主観・客観データを統合的に解析する学習アドバイジングシステムの構築

• 研究課題/領域番号: 25K06527
• 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09070:教育工学関連
• 研究機関: 青山学院大学
• 研究代表者: 甲斐 晶子 青山学院大学, 情報メディアセンター, 助教 (80646365)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2029年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2028年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2027年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2026年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
• キーワード: 学習支援システム / 自己主導型学習 / チャットボット / 教育デザイン研究 / リフレクション

研究開始時の研究の概要

学習者が自ら目標を設定し、学びを振り返る力を育てることは、自己主導型学習を支える上で重要である。その支援手法として、近年はチャットボット等による自動応答型の学習支援が注目されているが、多くは学習者の主観的な入力のみに基づいており、応答が一律的で、学習の質的な向上につながりにくいという課題がある。本研究では、効果的なフィードバックを実現するために、専門的な助言の特徴を明らかにするとともに、主観・客観データを統合的に活用することで、学習者に応じた個別化アドバイジングの実現を目指す。