多彩な性格特性に基づく自学自習方法の循環型推薦システム

• 研究課題/領域番号: 24K15223
• 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62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 東京都立産業技術高等専門学校
• 研究代表者: 山本 昇志 東京都立産業技術高等専門学校, ものづくり工学科, 教授 (70469576)
• 研究分担者: 下川原 英理 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (00453035) ; 土居 裕和 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (40437827)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 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: 推薦システム / ロジックツリー / 知識グラフ / リカレントネットワーク

研究開始時の研究の概要

本研究は学生が自主学習を進めていく上で、方針決定や推進を支援するシステムを開発する。まずは既に自主学習の方法を既に確立している学生から、その方法手段を聴取・構造化して、自主学習方法が定まっていない学生に推薦する仕組みの開発を提案する。独自アイデアとしては、推薦する自主学習方法の適合因子に性格を採用して、個人に適合した自主学習方法の提案が可能となる点である。また、学習能力が向上するにつれて提案する方法も変化するため、時系列的な機械学習手段を用いて循環的に自主学習を支援できる仕組みを開発する。