| 研究課題/領域番号 |
24K05920
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09040:教科教育学および初等中等教育学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京工科大学 |
|---|
研究代表者 |
葛原 俊秀 東京工科大学, デザイン学部, 准教授 (10806508)
|
|---|
| 研究分担者 |
柴田 千尋 法政大学, 理工学部, 准教授 (00633299)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
|
|---|
| キーワード | 図画工作 / コミュニケーション / 情操教育 / 画像生成AI / アート / 機械学習 / 仕組みのデザイン |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
初等教育の図画工作の中で、機械学習の技術を用いたAIモデルを絵画の情緒的解釈支援ツールとして活用することで、教員個人の印象や経験による解釈だけでなく、作品の偶発性や児童の潜在意識など児童自身が意図できなかった視点までを含め、多角的かつ多様な解釈を教員が児童にフィードバックすることが可能となり、教員と児童の間のより豊かなコミュニケーションの実現を目指す。そして、児童自身の描いた絵の多角的かつ多様な解釈を与えることで、児童の表現への好奇心を刺激し、絵画を通した自己表現力を養うと共に、より創造的で個性的な児童の心の働きを養う情操教育の実現を目指す。
|
| 研究実績の概要 |
初等教育における情操教育についての現状を深く理解するために、小学校教員と小学校を卒業した15歳から18歳の若者、さらにアーティスト（公募展への参加者）を対象とし、図画工作に関するアンケート調査並びにヒアリング調査を実施した。また、小学校を訪問し図画工作の授業の観察調査を行った。これらの調査から図画工作において褒められるなどの教員とのコミュニケーションが多かった児童ほどその後の絵を描くことに対する態度はポジティブな傾向にあり、一方で、教員としては制作にあたり児童とのコミュニケーションの必要性を強く感じているものの、コミュニケーションの難しさを感じていると共に、実際的には十分にはできていないという実態が明らかになった。
一方、AIモデルの開発に関しては、様々な児童の絵画を取り込み、より完成度の高い絵を生成する方法を模索した。500の絵画作品とその作家のコンセプト文を再学習させた、リアルタイムで高品質な画像を生成できる画像生成AIの"StreamDiffusion"による方法と、さらに非常に少ない計算量で追加学習ができる"LoRA"(Low-Rank-Adaptation)を用いた方法では、"LoRA"を用いたケースの方が再学習させた内容がより反映されたアーティスティックな画像の生成ができたものの、全体としては、元の絵から大きく変化しまい何の絵なのかわからないものとなってしまったり、特に単純な絵の場合は原型をとどめていないことも多いという結果となった。
|
| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
図画工作の現状理解及びAIモデルの生成の両面に関して特に問題なく、計画通りに研究を遂行できた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
図画工作の授業における教員と児童の間のコミュニケーションに関して、現状明らかになっている部分に関して論文としてまとめ成果発表を行う。その上で、教員と児童の間のコミュニケーションに関して、実際の授業内の教員と児童の会話の分析や児童作品に対する外部識者のコメントとの照合など、現状をより深く分析しそのコミュニケーションのあるべき姿の方向性を考察する。また、AIモデルの生成に関しては、児童の絵を取り込み解釈し、より完成度の高い絵に向けたヒントとなるフレーズの生成を目指す。さらに、外部識者とのコメントとAI生成によるコメントとの整合性によりAIモデルのチューニングを行う。
|
