ニューラルネットワークの内容可視化に基づく革新的なA I教育支援ツールの開発

研究課題

研究課題/領域番号	24K06368
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09080:科学教育関連
研究機関	仙台高等専門学校
研究代表者	本郷哲仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (80271881)
研究期間 (年度)	2024-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス	交付 (2024年度)
配分額 *注記	4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円) 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円) 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円) 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円) 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワード	AI / AI教育 / ニューラルネットワーク / アクティベーションアトラス
研究開始時の研究の概要	本研究では、機械学習・認識過程のニューラルネットワーク(NN)の内容を可視化して学習者に提示・考察させることで、NNの構造、データの適性などの科学的検討ができるAI情報教育手法の提案・開発・実践を目的とする。具体的には、Google の Shan Carterらが提唱しているアクティベーションアトラスにより内容を可視化するとともに、エポック数の変遷や機械学習に使われるデータの違いによるNNの内容変化が学習者にわかりやすい、可視化ツール、比較手法、考察ポイント提示などのAI教育手法を開発する。