| 研究課題/領域番号 |
18K02910
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
児玉 靖司 法政大学, 経営学部, 教授 (30266910)
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| 研究分担者 |
寺脇 由紀 法政大学, 経営学部, 講師 (30559365)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 学習データ解析 / 深層学習 / マルチモーダル / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、研究課題１年延長年度であったが、さらにコロナ禍が続いたため、国際会議など研究発表ができなかった。一方、今後の継続課題として「説明可能AIを用いた」新たな学習解析方法を考察するための準備を行った。まず、新しい手法を用いた論文をサーベイし、他のマルチモーダルを用いた学習データ解析の研究を考察した。深層学習および「説明可能AI」を用いた学習解析に関する論文は、年々増加しており多くの参考文献となる論文があった。
定例の２つのシンポジウム（ユネスコ主催、アジア欧州会議＜ASEM＞主催）は、本年度は中止となった。他の関連するシンポジウムには、オンラインにて参加、聴講した。研究代表者の児玉が、2022年3月に、Open Education Japan セミナー「MOOC開発の実際」において、「国内外におけるMOOCの現状」という題目で招待講演を行った。オンライン開催ではあったが、国内外のMOOCに関する関係者および、学習解析に関する関係者と活発な意見交換を行うことができた。これまでのMOOCの歴史や、学習解析に関する研究の現状、特に、国立大学がオンライン授業に、単位を与える取り組みが始まったことなどを確認することができた。
深層学習を用いた学習解析では、新たな手法として「説明可能AI」を用いる学習解析に関して考察をした。結果として、学習解析結果になった原因をつかむことが望まれる。
国内学会のシンポジウムなどは、昨年度に続きほとんどが中止または、「オンライン開催」となり、できるだけ参加したが、本研究課題に関する研究発表は出来なかった。
国際会議については、上記シンポジウム以外は発表できなかったが、来年度は積極的に発表していきたいと考えている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
昨年に続き、一年を通してコロナ禍であったため、海外渡航ができず、実際に対面での国際会議などに参加することができなかった。２０２２年３月には、国際会議「Open Education Japan」セミナーにて発表することができた。その中で、本研究課題に関する深層学習を用いた学習解析に関する話題も発表することができた。さらに、いくつかの国内学会主催の会議（学習分析学会研究会など）や、国際会議（LAK22、Learning Analytics and Knowledge 22など）には、オンラインで参加することができた。オンラインでは、多くの国の参加者と活発に議論ができないなど、議論が限定される。
さらに、マルチモーダルを用いた学習解析に関しては、新たに「説明可能AIを用いた」学習解析手法を考え、関連する論文をサーベイするなど継続課題となる研究の準備を開始した。
本年度もコロナ禍で学習者に様々なデバイスを装着した際の学習データを多く収集することができなかったため、論文として執筆することができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は、昨年度に続き、コロナ禍であったため、国際会議での発表ができなかった。
今後はマルチモーダルを用いた学習解析についても、学習者に様々なデバイスを装着した実験をし、学習データを収集して研究論文を執筆する。
新たに「説明可能AIを用いた」学習解析が有用であることが考えられるため、現在、論文サーベイなど準備を行い、論文執筆を考えている。「説明可能AI」を用いることにより、これまで学習解析の結果に至るまでの原因を追究することが難しかった問題が改善されることが期待できる。
さらに、国際会議に参加して、様々な国の研究者と意見交換をして行きたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
昨年度に続き、新型コロナウィルス感染症が蔓延したことにより、予定していた海外出張が中止または、オンライン開催となったことにより繰り越しとなった。2022年度に、国内外の国際会議や国際ワークショップにて論文発表を予定している。
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