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2021 年度 実施状況報告書

機械学習で議事録を分析:PBLチュートリアルチューター支援システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 19K10545
研究機関日本医科大学

研究代表者

早坂 明哲  日本医科大学, 医学部, 助教 (50516094)

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)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
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
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。
2021年度は、2020年度に実施予定であった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計画であった。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たままであり、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いる。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。
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。幻談段階で報告できるほどの成果を得ることができなかったため、苦渋であるが2021年度は報告を見送った。

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

2021年度は2020年度から続いているCOVID-19の影響で、授業の予定、実施方法が大幅な変更が継続された。PBLチュートリアルは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である。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、ビデオ会議システムと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。画面越しに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、実データの収集は見送った。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を計画したが、通常業務との兼ね合いで参加できなかった。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。

今後の研究の推進方策

2020年度、2021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、過去2年と同様に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、2022年度に計画しているPBLチュートリアルは全面オンラインや、一部の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。状況の改善がみられれば予定通りのデータ収集を期待できるが、これまでと同様に2022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引き続き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。

次年度使用額が生じた理由

2021年度に機械学習を想定した開発用PCを1台購入した。これは当初2020年度に購入を計画していたものである。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が、データ解析以外の開発できるものをすすめるために必要となり、1年遅れになったが購入した。
システム開発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、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。
なお、研究の遅れから成果報告のための学会参加ができておらず、参加費や旅費の執行がない。

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公開日: 2022-12-28  

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