| 研究課題/領域番号 |
16H02921
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
山本 透 広島大学, 工学研究科, 教授 (10200825)
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| 研究分担者 |
福光 昌由 (中本昌由) 広島大学, 工学研究科, 助教 (00403585)
林田 智弘 広島大学, 工学研究科, 准教授 (20432685)
大野 修一 広島大学, 工学研究科, 准教授 (70273919)
西崎 一郎 広島大学, 工学研究科, 教授 (80231504)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 学習支援システム / データ駆動型制御 / 機械学習 / 個別学習 / e-learning |
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| 研究実績の概要 |
高度情報通信社会の急激な発展によって、遠隔学習や家庭学習にもコンピュータ技術や情報通信技術が導入され、個別学習の形態が少しずつ変化してきている。そのような中で、学習支援システムの果たす役割は極めて大きくなってきている。とくに，同じような学習要求をもつ受講者（学習者）を集約し、場所（空間）を確保する必要があることから、移動を含めた時間・経済面で非常にコストがかかる。したがって、時間・空間的制約を受けない個別学習支援システムが必要となる。一方、効率的に学習を進めるためには、試験のスコアのような学習者の能力だけでなく、学習者の生理的情報（学習意欲や気分など）を考慮しながら、学習者固有の学習支援を行う必要がある。本研究では，適応型スマート学習支援システムの構築について，「学習支援機構の構築」と「学習支援システムのスマート化」の2つに分けて研究を行っている。
平成29年度においては，まず，「学習支援機構の構築」について，その学習支援システムの核となるデータベース駆動型モデリング（制御）の部分について，より精度の高い学習者モデルの構築のために，クエリ（要求点）に対する近傍データの抽出に，確率密度推定値に基づいて行う新しい方法を提案し，その有効性を数値例により示した。
一方，「学習支援システムのスマート化」については，学習者の特徴抽出に用いるためのクラシファイアシステムの改良を行い，学習過程の効率化に成功した。また，継続的な学習者支援のためには計画的な支援の実行が必要があり，連続的な多目的意思決定手法として対話型多目的強化学習手法を開発した。さらに，ニューラルネットワークを用いた一般的なデータ駆動型制御手法を開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまで、「学習支援機構の構築」と「学習支援システムのスマート化」について、２つの研究グループで個々に研究を進めてきたが，これらを統合できるところまで研究を進めることができた。この統合については，そもそも当初の研究計画においても次年度（平成30年度）に行うことを予定しており，まさに計画通りに研究が進められていると考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究は、昨年度に引き続き、「学習支援機構の構築」と「学習支援システムのスマート化」の2つに分けて研究を進める。前者については、昨年度開発した学習支援度調節器を有するスマート学習システムを構築する。併せて ，学習支援システムに搭載する学習コンテンツを作成する。これらの研究は，山本、大野、中本が進める。一方、後者については、昨年度考察した学習者の到達度予測システムと学習支援度調節器との融合を図る。加えて，昨年度より引き続く形で適切なデータベース構築，ならびにその活用法についても並行して考察する。また，これらを統合して「適応型スマート学習支援システム」を構築する。これについては、山本、中本、西崎、林田が担当する。加えて、個人情報を扱うことになるため、セキュリティ対策が万全になるまでの試作段階においては、閉ざされたネットワーク上で実験検証も試みる。これを大野が担当する。さらに次年度の実験に向けた準備を行う。
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