| 研究課題/領域番号 |
25K06581
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 北陸大学 |
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研究代表者 |
鈴木 大助 北陸大学, 経済経営学部, 教授 (30385538)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2030-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2029年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | 大規模言語モデル / カリキュラムマネジメント / 学習分析 / テキスト分析 / 生成AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，大規模言語モデルを活用した学生や教職員の文章データに基づく質的評価の手法を開発し，実践を通じてその有効性を検証する．学生の達成度や学習傾向に基づいたカリキュラム改善のための評価・可視化，および改善案の自動生成システムを構築する．これにより，大量の文章データをカリキュラムマネジメントに活用する効果的で持続可能な方法の確立を目指す．
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