| 研究課題/領域番号 |
19K02979
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 東北学院大学 |
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研究代表者 |
志子田 有光 東北学院大学, 工学部, 教授 (00215972)
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| 研究分担者 |
淡野 照義 東北学院大学, 工学部, 教授 (50176004)
森島 佑 東北学院大学, 工学部, 講師 (40734132)
鈴木 順 仙台高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (00639255)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 教育工学 / AI技術 / 物体検出 / 誤配線検出 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、大学等の情報系学部・学科等に所属する学生を対象に、IoT開発技術を習得させるための教材の在り方について、特に課外授業や自宅における自律型授業において必要となるソフトウエア開発技術、電子デバイスなどを用いた回路開発技術を支援する教材モデルを開発し、検証を行うことを目的としている。コロナ禍によって、予定していた学内における課外学習モデルの実証実験等は見送ったが、自律学習に必要なソフトウエアの修正支援、電子回路の修正支援のうち、現在の生成AIなどでも解決が難しい電子回路実装における誤配線検出について、AI技術を用いた手法を提案し、研究を進めた結果、一定の成果を得ることができた。
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| 自由記述の分野 |
教育工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、情報系学生が自律してIoT機器の開発技術などを修得するために必要な教材が持つべき要件について問題点を明確にし、その具体的な解決方法をAI技術を用いて提案していることに学術的意義があると考える。研究期間中に直面した新型コロナウイルス感染症の感染拡大による未曽有の災害下にあっても遠隔授業等において、電子回路構築の学習支援を自動化あるいは補助するシステムの開発は、教育効果を保証し、自律学習を試みる学習者の技術力を養成するために重要である。本研究を進めることで、大学などの教育機関のみならず、広く産業界においてIoT開発を支援しうる技術としても社会的意義は十分認められる。
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