| 研究課題/領域番号 |
20K03192
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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 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
山元 翔 近畿大学, 情報学部, 講師 (90735268)
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| 研究分担者 |
平嶋 宗 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (10238355)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 学習支援システム / 学習工学 / ITS / ラーニングアナリティクス |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、AIを用いて学習者の状態を推定し、その結果を教師が把握し、授業に活かせる仕組みを構築することが目的である。しかし初年度にCOVID-19の影響で授業実践が困難になり、オンラインでもきめ細やかな授業支援をする仕組みが求められた。これを踏まえて、本研究では、1-6年生のシステム利用を実現し、このログを踏まえて学習者モデルのプロトタイプの構築と、ドメイン横断型のシステム開発を終えることができた。授業モデルの構築は困難であったが、オンラインでもきめ細やかに学習状態を推定して適切な支援をするシステムとして、生体情報を用いた新規なフィードバックの仕組みを提案し、国際的な評価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 |
学術的意義は、算数文章題を対象としてAIを用いた学習支援システムにおいて、次のような知見を得たことである。まず、1-6年生までの利用実践を実現し、実際の学習者の振る舞いを明らかにしたことである。次に、このデータも踏まえつつ、ドメイン間で接続の不十分なシステム構築と、現場教員による評価を行った。学習者の推定モデルを試験的に構築した。また、オンライン学習においても、演習中に学習者が行き詰まると、システムが自動で支援するフレームワークを提案した。社会的意義としては、総合的な授業モデルには至らずとも、ICTを用いた授業を実現する上での知見や、導入のためのスポット的利用の仕組みを提案している。
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