| 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, 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 – 2022-03-31
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| キーワード | 歯科医学教育 / 人工知能 / 自動採点システム / ルーブリック評価 |
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| 研究実績の概要 |
記述式答案採点システムLMS [WebStudy]を開発し、すでに1,000人以上で一斉アクセスが可能になった。このシステムを用いて学生の学習力ならびに教育プログラムの教育力を数値化可能な評価スキームをもとに、ループリック評価をシステム化し、学生の学びに対するレディネス多様化への対応可能性を高める。またこのシステムとGoogle AIを組み合わせる歯学教育AIシステムを開発中である。この歯学教育AIシステムを用いて①入学時と卒業時だけでなく学年ごとに学習力・教育力を測定し、PDCAサイクルを促進する。②学部卒業時までに身につけるべき学力を保証するために、測定に使用する設問群に4年次までの学習内容全般を網羅的に配置する。全学年の学生に対する測定を継続し、その推移から学生個々に対応した適切な指導を実現する。③歯科医師国家試験、またそのために全国的に実施されている試験等との相関分析を行う。④学部の各教科科目の成績と歯科医師国家試験等との相関分析から、学生の歯科医師としての資質形成に起因する因子を特定し、カリキュラム編成に資するデータを提供する。⑤これらを「履修カルテ」にまとめて、学生・教員で共有することを検討する。国家試験の合格率との相関性をもとに、学生に、数値で学力が伸びていると実感を与えることを目指す。⑥4年次のCBT対策でおこなわれている総合試験で、本システムを一部活用してデータの収集を試みる。コロナ禍で学生のデータ収集が困難な状況が続いているが、オンラインも活用して研究をすすめている。
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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
記述式試験の自動採点システムの構築は進んでいる。しかし学生のデータが集められず、多方面の分野における教育改善に資する実践事例、有効活用事例に遅れ が出ている。
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| 今後の研究の推進方策 |
1.教育効果評価スキームを用いたループリック評価のシステム化
学生の学習力ならびに教育プログラムの教育力を数値化可能な評価スキームをもとに、ループリック評価をシステム化し、学生の学びに対するレディネス多様化 への対応可能性を高め、多方面の分野における教育実践への当該スキームの適用により、教育改善に資する様々な成果の蓄積が期待される。その意味で、より汎 用性のある教育効果評価スキームとして、研究開発をさらに進展させたい。
2.歯科医学教育支援のための記述式答案自動採点システムの構築
LMS [WebStudy]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し、複数の教育機関で運用することにより、同 システムの完成度を高める。また、多方面の分野における教育改善に資する実践事例、有効活用事例を多数蓄積する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19の影響で学生指導およびデータ収集が上手くいかなかった。今後、前年度の経験を踏まえ人工知能を用いた歯科医学教育方法を実践していきたいと思う。
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