| 研究課題/領域番号 |
20K12114
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
宮崎 誠 帝京大学, 理工学部, 助教 (60613065)
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| 研究分担者 |
松葉 龍一 東京工科大学, 先進教育支援センター, 教授 (40336227)
久保田 真一郎 熊本大学, 総合情報統括センター, 准教授 (80381143)
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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 | リフレクション / プロンプト / 学習モデル / LTI / LMS / eポートフォリオ |
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| 研究実績の概要 |
2021年度は，AIによるリフレクション自動採点機能の実装フェーズと位置づけている．プロトタイプとして開発したLTIツールに即時に採点とフィードバックを行うリフレクション自動採点機能の実現するため自然言語処理の機械学習による分類タスクに採用する分類手法を調査した．また，機械学習に使用する学習データについて，リフレクションの分類学を元に整理した観点について，検証対象の過去の授業においてすでに得られている学生のリフレクションを精査した結果，ほとんど含まれていない観点が一部存在したため，2021年度の授業では，それらを含めた指示に改善し，実施した．リフレクション自動採点機能は，過去の授業のリフレクションを元に学習モデルを作成し，システムのバックエンドに学習モデルによる自動採点のリフレクション採点サーバを構築した．
採点の精度はまだ低い状態であり，学習モデルの改善を次年度に予定している．より精度高く自動採点するためには，過去の授業のリフレクションに加え，より多くの学習データが必要であるため，Back Translation（逆翻訳）などの手法による学習データの拡張を調査した．この際，リフレクションという性質上，文意が変わらない精度で拡張することが必要であるため，翻訳エンジンを変更しつつ，オリジナルのリフレクションとの比較検証が必要であることが分かった．また，リフレクションの学習データの拡張では，Back Translation以外の手法でも同様に文意を保つことが重要であるため，拡張分の学習データの検証までを含めた作業工程を作成した．
LTIツールなどの開発を通じた知見を元に書籍「はじめてのCanvas LMS: 世界標準オンライン学習システムの使い方」を出版した．
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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
計画通り，リフレクション自動採点サーバを構築し，リフレクション自動採点機能の実装ができている．自動採点の精度はまだ低い状態であり，学習モデルの改善を2022年度に予定しているが，過去の授業においてすでに得られている学生のリフレクションだけでは限界があることがすでに分かっているため，より多くの学習データを用意する手法としてBack Translation（逆翻訳）などの学習データの拡張を2022年度計画の事前調査として，先行して実施することができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究は概ね計画通りに進められているので，引き続き計画に従い進めていく予定である．学習モデルの精度向上を目指し，学習データの拡張や学習パラメータのチューニングなどを着実に進めていく．現在，新型コロナウイルスの影響が長引き，研究に関する情報交換の場が奪われている状況を懸念しているが，学会や研究会がオンラインだけでの開催だったのが，少しずつ現地も含めたハイブリッド開催に変わってきたのを感じている．このような学会や研究会等を利用し，発表を通じて本研究課題の成果を順次公表する. 計上している旅費については，新型コロナウイルスの影響で，学会，研究会等がオンライン開催になる等により執行されない場合は，研究のために有効活用することを考える．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの影響で，研究成果発表のための学会，研究会等がオンライン開催になったことにより，旅費が支出されなかったため，次年度使用額が生じた．次年度は，研究に係るサーバ費用等の物品，図書・資料代，学習データの作成のためのアルバイトの人件費に使用する計画である．
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