心身と学習の情報を用いたAI利用による学習コンディション診断システムの開発と評価

2021 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 21H00909
• 研究機関: 東京都立大学
• 研究代表者: 永井 正洋 東京都立大学, 大学教育センター, 教授 (40387478)
• 研究分担者: 小林 博典 宮崎大学, 教育学部, 准教授 (10510753) ; 藤吉 正明 東京都立大学, 学術情報基盤センター, 教授 (20336522) ; 畠山 久 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 講師 (20725882) ; 室田 真男 東京工業大学, リベラルアーツ研究教育院, 教授 (30222342) ; 渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 教授 (50570090) ; 澄川 靖信 拓殖大学, 工学部, 助教 (70756303) ; 松波 紀幸 帝京大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (70783512) ; 加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146) ; 根元 裕樹 東京都立大学, 学術情報基盤センター, 特任准教授 (90805574) ; 安藤 大地 東京都立大学, 学術情報基盤センター, 准教授 (20552285)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 健康観察 / セルフチェック / 生活指導 / AI活用 / 学習コンディション

研究実績の概要

学校の教師にとって、いじめ等の問題行動など学習指導以外の生活面での指導が大きなウエイトを占めている。また、現在、新型ウィルス感染症（COVID-19）の影響から新しい生活スタイルに馴染めず、心的ストレスや体の不調を訴える児童・生徒が増加しており、その対応にも追われている。この状況に対して、すばやく簡便に生徒の心身の状態を把握し、その後の生活指導に生かすことができる「ｅ健康観察システム」を開発するとともに、これまで検証を行ってきた。その中では、心身の状況と学習成績の間に関係のあることが示唆された。それを受け本研究では、ｅ健康観察システムと同様に心身の状態を収集するとともに、簡易型LMSからの基礎学力の推移や状態、そして本システム外の「統合型校務支援システム」からの学習成績などを基として、それらデータを外部AI等により解析する。その結果得られる児童・生徒が学習活動を行う上で影響を与える因子セットを用いて、現在の学習のコンディションを診断するシステム「LCDS 学習コンディション診断システム」を構築する。
まず、2021年度は、学校現場におけるこれまでの生活及び保健指導の先行研究にあたり、生活指導にICT を活用した研究を中心にレビューし、本申請への援用等の可能性について検討した。次に学校現場の教師と議論する中で、LCDS のシステムデザインと機能を確定していった。さらにLCDSは、児童・生徒の心身の状態や学習成績を保管するシステム構成となるので、セキュリティについて個人情報保護の観点等から検討を行った。
昨年度は、コロナ禍の影響により、児童・生徒の心身の状態を集約するセルフチェックシステム及び、データベースシステムの開発にとどまっており、学会口頭発表や論文発表に至っていない。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

システムを開発する上では、前述したように学校現場教師や生徒から情報収集するとともに意見交換する中でシステムのデザインをまとめていくが、昨年度は、コロナ禍の影響によりこの研究活動が滞った。また、機材調達にも遅れが見られたため、児童・生徒の心身の状態を集約するセルフチェックシステム及び、データベースシステムの開発にとどまっており、若干の遅れが生じている。

今後の研究の推進方策

本年度は、学校現場の教師や生徒、教育相談の専門家と議論する中で、LCDS のデザインと機能を最終的に確定する。実際に、ｅ健康観察で得られた心身の状態を示すデータとCBT によりLMS に記録された基礎学力テストなどとの連関を多変量解析を援用して明らかにする。その結果、学習活動への影響因子（基礎学力影響因子セット）を特定し、IBM Watson が利用できるようLCDS に反映する。