| 研究課題/領域番号 |
19K10545
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| 研究機関 | 日本医科大学 |
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研究代表者 |
早坂 明哲 日本医科大学, 医学部, 助教 (50516094)
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| 研究分担者 |
藤倉 輝道 日本医科大学, 医学部, 教授 (00238552)
根本 崇宏 日本医科大学, 医学部, 准教授 (40366654)
藤崎 弘士 日本医科大学, 医学部, 教授 (60573243)
三宅 弘一 日本医科大学, 医学部, 教授 (90267211)
井上 千鹿子 日本医科大学, 医学部, 非常勤講師 (90453042)
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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 | PBLチュートリアル / 議事録解析 / 機械学習 / 医学教育 |
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| 研究実績の概要 |
Problem-based Learning（PBL）チュートリアルのチューターは、グループ討論のファシリテータを担い討論の成果を左右する。チューターの振る舞いのバラツキはグループ間の学習成果に差を生むので改善が必要である。そこでチューターに客観的な討論達成度を示し、自身のファシリテートを振返る情報をフィードバックするシステムを開発することを目指してる。開発は次の手順である。（A）討論をビデオ撮影し、討論の様子とその議事録からシステム化を考慮した評価基準を決定する。（B）評価基準を前提に電子黒板に書かれた議事録を機械学習により分析して討論達成度をチューターにフィードバックするシステムを開発する。
2020年度は、実際にPBLの議論を録画し、そのときの議事録に記録される情報を収集する予定であった。しかし、COVID-19の対応で学生の感染防止の配慮から授業形態が変更され、当初予定していた議論の録画ができず、実データの収集が困難であった。
なお、システム開発は可能な範囲で進めており、昨年度と同様に開発に必要な機械学習や深層学習の情報収集と、Pythonで効果的にデータを処理するために必要な情報の収集に努めた。ただし、参加を予定してた講習会やイベントに参加できなかったことから、機械学習や深層学習の最新の動向、技術の情報収集が十分にできなかった。
また、研究の途中成果を大学ICT推進協議会で報告予定であったが、報告できるほどの成果を得ることができなかったため、2020年度は報告を見送った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
2020年度は年度当初からCOVID-19の影響で、授業の予定、実施方法が大幅に変更された。PBLチュートリアルも例外ではなく、少人数とはいえ対面で数時間の議論が必要な形態の授業をどのように実施するのか検討した。特に本学は、PBLチュートリアルを実施する部屋の換気が、感染防止に十分と判断できないため対面での実施は中止された。代替えとして、チャットやオンラインの共有ホワイトボードを活用して実施した。PBLチュートリアル自体は実施したものの、通常の対面実施と比較すると十分な議論ができたとは言い難い。チャットでコミュニュケーションはできたものの、発言に対するレスポンスが円滑とはいえず、発言のやりとりも十分とは判断できなかった。予定では、議論の様子の録画も含めた実データを収集する計画だったが、前述の状況や理由から、実データの収集に着手できなかった。実データがなくともシステム開発できる部分はすすめているが、実データの分析結果がシステム仕様の変更に影響することも想定される。また、機械学習や深層学習の技術の進歩が著しいため、情報収集として技術講習会に参加予定であった。参加を計画していた講習会がCOVID-19のために中止となり参加を断念した。前述の理由からシステム開発と研究全体の進捗を評価すると遅れていると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度に予定していたデータ収集に関わる実施計画に基づき、PBLチュートリアルのデータ収集を実施する。しかし、本報告書作成時点で、昨年度と同様にCOVID-19の対応のため授業スケジュールや実施形態が変更されている。PBLチュートリアルも例外ではなく、2021年度に計画しているPBLチュートリアルの一部はグループごとにオンラインによる実施と対面での実施がハイブリッドの予定である。本学の場合、テレビ会議システムも用いる予定だが、フレキシブルなディスカッションと異なり、討論の質に影響がでることが予想される。また、ホワイトボードや電子黒板にディスカッション内容が記録されず、代わりにオンラインの手書きボードソフトを共有する。通常のPBLチュートリアルと異なる環境のディスカッションが、討論の進展にどのような影響があるのか引き続き注意しなければならない。従って、2021年度も計画しているデータ収集で十分なデータが得られない可能性がある。
データ収集と並行してシステムのプロトタイプの構築を進める。構築システムの機能には大きく分けると、１）手書き文字のテキストデータ化機能、２）チューターガイドの評価基準用データ化機能、３）課題テーマに関連した情報のデータ化機能、４）ソフトウェアのユーザインタフェースが必要となる。２）と３）については順次すすめており、これらの機能を大きなモジュールとして開発し、プロトタイプシステムの構築を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2020年度に機械学習を想定した開発用PCを1台購入した。もう1台購入予定であったが昨今電子部品の需要が急騰していることから、機器選定が難航した。購入を決めて見積りの段階で納期が未定になったこともあった。またCOVID-19の対応により授業の実施形態が変化したことから、データ収集ができなかったこともあり、開発用PCは必要ではあるものの、最終的に購入には至らなかった。従って、2019年度に引き続いて2020年度の予算の多くは開発用PCの購入費用と、開発システムに必要な最新技術の情報収集のために参加予定だった講習会の参加費であるが、講習会への参加
も見送ったために予算の執行は計画通りに進まず、結果的に金額差が大きくなっている。なお、購入予定の開発用PCは納期を加味して2021年度の早い時期に購入予定であるが、最新機器の動向を確認しつつ頂戴している予算を有効に活用できるよう鋭意努めたい。なお、参加を計画しているAI技術関連のワークショップを始めとする講習会も、オンラインのもの含めて検討して参加したい。
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