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本年度は、コロナ禍で研究課題延長を行った後の最終年度であったため、継続課題の検討と、主に論文執筆、論文発表を行った。深層学習だけでなく、最近の人工知能の発達により、学習解析の分野にも新たな分野からの技術を導入し、学習の仕方の改革や、学習解析、学習者へのフィードバックの仕方の新しいアプローチを行うことができることを考えた。具体的には、「説明可能AI」、「仮想現実（VR）」や、chatGPTを代表とする大規模言語モデル（LLM）を活用することである。現在、さらなる論文サーベイや、継続課題の準備として実験を行い論文執筆の準備をしている。
本年度は、深層学習に加え、仮想現実を用いた新しい学習解析方法を検討し、LAK2023(Learning Analytics Knowledge 2023）へ論文投稿を行ったが、発表はできなかった。海外の研究者らと意見交換を行うため、テキサスで開催されたカンファレンスは参加した。学習解析の分野でも上記分野を含め新しいアプローチがあることがわかり検討材料とした。
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）についても、本年度も開催がなかったため、参加ができなかったが、研究代表者の児玉が理事を務める日本オープンオンライン教育推進協議会でのワーキンググループでの議論として国際連携の議論が活発化し、本研究課題の研究も今後活用、発表していく。海外のMOOC関係者とは、遠隔システムを通して継続的にミーティングを行っている。
国内のシンポジウム（盛岡と広島で開催）に参加し、人工知能関係の最新の研究について調査した。本研究課題の応用として合わせて検討する。
国際会議での発表はできなかったが、さらに、現在執筆中の論文を更新して今後発表していく予定である。
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