| 研究課題/領域番号 |
20K12090
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| 研究機関 | 東京都市大学 |
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研究代表者 |
高橋 弘毅 東京都市大学, その他部局等, 教授 (40419693)
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| 研究分担者 |
八代 一浩 山梨県立大学, 国際政策学部, 教授 (30312177)
水落 芳明 上越教育大学, 大学院学校教育研究科, 副学長 (40510053)
大前 佑斗 日本大学, 生産工学部, 助教 (00781874)
大島 崇行 上越教育大学, 大学院学校教育研究科, 准教授 (60824224)
榊原 範久 上越教育大学, 大学院学校教育研究科, 准教授 (50824231)
柿本 陽平 日本大学, 生産工学部, 助手 (90899494)
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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 | ポートフォリオ / CSCLシステム / アクティブラーニング / 人工知能・機械学習 / 遠隔授業 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、遠隔アクティブラーニング（遠隔協調学習）（AL）支援システムとして、ワーキング・ポートフォリオに着目し、ワーキング・ポートフォリオ上で相互閲覧を行う様子（いつ、誰が、誰のポートフォリオを何秒見たかなど）を定量化し、人工知能（AI）により、その情報を抽出・解析し、可視化した情報を教師にフィードバックするシステムの開発を進めている。教師にフィードバックする情報として、学習者の「相互閲覧状況（学習方略）」と「目標到達度の予測」が有用であると考え、AIの開発と実現可能性の検証を進めている。
AIの推定精度を向上させるには、有効な入力情報を増加させること、教師データを拡充させること、より良いAIのモデルを選択すること、この3点が重要であるが、本年度は、AIの推定精度の向上を目指し、ディープラーニングを基礎とした特徴抽出技術を活用することにより、高い推定精度を有するモデルを実現する手法の開発を行なった。
また、AIが支援する遠隔AL授業モデルコンテンツの開発、すなわち、教室の空間設計やそれぞれの教師の役割などをモデル化する検討を行なった。
なお、システム、および、授業モデルコンテンツの評価（実証実験）については、実際の教室内で継続的に活用し評価する予定であったが、新型コロナウィルス感染拡大の観点から最終年度へ延期をした。一方で、新型コロナウィルスの状況が改善されれば、研究協力チームとともに評価を遂行することができるよう環境を整え準備を進めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
システム、および、授業モデルコンテンツの評価（実証実験）については、新型コロナウィルスの感染拡大の観点から、最終年度へ延期をしたが、新型コロナウィルスの状況が改善されれば、研究協力チームとともに評価を遂行する環境を整えているため「概ね順調に進んでいる」としている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今までの研究成果を統合し、全研究者と研究協力組織が共同で、AIが支援する遠隔ALを実現できるようにシステム・授業モデルの構築・評価を行う。構築した授業モデルにもとづいた授業を実施し、その結果を分析・評価する。さらに、本研究の適用範囲を拡大し、社会実装を加速させる。
3年間の研究成果を共有するとともに全体の総括を行うためのフォーラムを開催する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルスの影響により、評価（実証）実験への取り組みが困難であったため、次年度に行う予定であるシステム、および、授業モデルコンテンツの評価（実証）実験のための経費として使用を計画をしている。また、3年間の研究成果を共有するとともに全体の総括を行うためのフォーラムを開催のための経費としての使用を計画している。
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