研究課題
本研究課題では，主体的・対話的で深い学びにおける公正で個別最適化された学びをつくり，その学びを支援する知的システムを開発した。具体的には，児童生徒が生成するeポートフォリオ（学習データ）を，AI技術を用いて，分析・可視化することで個に最適な学習方法・環境を提供すると共に，システム内に実装したAI機能を用いて学習者を支援・誘導することで，学習者の自立した学びを保障する仕組みを有する。開発したシステムは，(a)主体的な学び＆可視化システム，(b)対話的で深い学び＆可視化システム，(c)個別最適化AIナビゲーターシステム，(d)教育ビッグデータ標準化DBシステム，をから構成され，それらを統合することで一つの学習支援システムすることが求められるが，研究の効率化と実際の運用のやり易さ，研究成果の信頼性と妥当性の確保を考えると無理に統合する必要はなく，上手く統合することで目的を達成することが重要と考えた。そこで，実際には，(a)と(c)と(d)，(b)と(c)と(d)をそれぞれ組み合わせて，二つサブシステムを設計・開発し，そのサブシステム毎にそのシステムを使った実証実験を行ってきた。特に今年度は，実証実験の結果から，児童生徒の学びの振り返りの記述（テキスト）を，AI（機械学習）を用いて分析することで，個別最適な学習支援の種類を同定し提供できる可能性があること，また，育成された資質・能力に関係するテキストを抽出できることが明らかになった。
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すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 6件) 学会発表 (14件) (うち招待講演 2件)
Proc. 17th International Technology, Education and Development Conference (INTED2023)
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