LLM活用による読み飛ばし・読み落としに対する補完型協調学習支援エージェントの開発

• 研究課題/領域番号: 25K17091
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分09070:教育工学関連
• 研究機関: 東京都市大学
• 研究代表者: 周 娟 東京都市大学, メディア情報学部, 准教授 (90822841)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 協調学習支援 / 情報回避 / リーディング

研究開始時の研究の概要

本研究は，大規模言語モデル（LLM）を用いて各学習者のリーディング行動で生じる情報回避（ここでは学習者の読み飛ばし，読み落とし等の行為を指す）した学習内容が含まれる学習コンテンツを生成し，各学習者の情報回避した学習内容に基づいて情報提示及び学習を深める会話を助けるLLMを用いたエージェントを開発する．