| 研究課題/領域番号 |
18K09900
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| 研究機関 | 大阪歯科大学 |
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研究代表者 |
益野 一哉 大阪歯科大学, 歯学部, 准教授 (40288775)
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| 研究分担者 |
王 宝禮 大阪歯科大学, 歯学部, 教授 (20213613)
田中 忠芳 金沢工業大学, 基礎教育部, 准教授 (30460413)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 歯科医学教育 / AI / 自動採点システム / e-learning |
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| 研究実績の概要 |
学力不足のために国家試験合格のための教育に時間が費やされ、本来の歯科医療のための教育が疎かになるようでは、昨今の歯科医療を取り巻く諸環境の改善は望めない。効果的な歯科医学教育プログラム構築が急務である所以である。
すでに、運用実績のあるLMS「WebStudy」に、大学教養程度までの物理学を網羅した大学初年級学生用物理教材「リメディアル☆フィジックス」を組み込み、ハイブリッド学習が可能である。このLMS「WebStudy」をもとに、人工知能の機能をもったクラウドサービスアプリを導入した歯科医学教育支援システムを構築することにより、効果的な学修支援が期待される。
歯科医学教育のための記述式試験対応採点処理システムの開発をおこなっている。大学入学後，学びのパラダイムは転換すると考えられる。一般に，学修者の深い理解と思考力・判断力・表現力を育成するために，記述式試験問題を出題することが推奨されるが，記述式試験の採点作業において，量的かつ質的な負荷が教員に加わることから，記述試験問題の出題が敬遠され，学修者の深い理解と思考力・判断力・表現力の育成が後回しにされることが少なくない。本研究では，記述式問題の採点処理をe-Learningシステムへと組み込むために，自然言語処理的なアプローチ等を用いることによって採点の半自動化を図った。解答群の類似度を比較したところ，記述式試験に対応した採点処理システムに資する有意義な知見が得られた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
現在の記述式テストの自動採点システムの開発と並行して、人工知能が歯科医学教育において、どの様に臨床教育や基礎実習、基礎講義に応用できるかAI関連のIBM、softbank、NEC、日立などと協議している。
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| 今後の研究の推進方策 |
すでに、運用実績のあるLMS「WebStudy」に、大学教養程度までの物理学を網羅した大学初年級学生用物理教材「リメディアル☆フィジックス」を組み込み、ハイブリッド学習が可能である。このLMS「WebStudy」をもとに、人工知能の機能をもったクラウドサービスアプリを導入した歯科医学教育支援システムを構築することにより、より効果的な学習方法を考えている。AI関連のIBM、softbank、NEC、日立などの各社と提携して人工知能（おそらくIBM社のWatson)を使い学生の試験や普段の成績を用いて弱点の洗い出しとどの様なアドバイスができるかを検証する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
システムの開発費が当初の見込みに差があることと、人工知能の使用料がサンプル数や期間により大幅に差がでると考えられる。予期せぬ経費がかからない様に慎重に研究サイズをシュミレーションしながら研究を継続していく。
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