2018 Fiscal Year Annual Research Report
作物栽培技術学習のための多元センシングに基づく作物栽培知識マップの形成
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18H04117
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
谷口 倫一郎 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20136550)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 政寛 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (10466831)
有田 大作 長崎県立大学, 情報システム学部, 教授 (70304756)
岡安 崇史 九州大学, 農学研究院, 准教授 (70346831)
島田 敬士 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80452811)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ＩＣＴの農業利用 / 作物栽培知識マップ / 多元センシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．作物栽培知識マップ構築のための知識の収集
農作物栽培技術を学習するには，栽培に必要な学問的知識の習得に加えて，それらの知識を農作物の栽培管理において適切に利用できるようにする必要があり，教科書的知識の収集と構造化を行った．研究協力校の教育環境や教授法、教師／生徒にとって特に必要とされている支援機能に関する調査を行い，農作物栽培行動の背景にある意味や意識，農作物の生長に対する見通しなど，農作物栽培習熟に必要な総合的に構造化された知識体系の構築法に関する研究を進めた．今後は，作物栽培知識マップの精細化を進めるとともに，それを操作するためのシステムの設計，開発が必要になる．特に，下記に述べる作物栽培技術学習分析のための多元センシングシステムが重要になってくる．
２．作物栽培技術学習分析のための多元センシングシステムの構築
実践の現場における様々なセンシングを統合的に行うシステム（SALATA）を構築した．対象とするのは，圃場環境情報（温湿度，日射量，CO2濃度等），作物生育情報（画像），農作業者の作業状況（テキストメモ等）であり，学習者のインフォーマル学習時の実習状況の取得に利用できるようにした．ＩＣＴにあまりなれていないユーザにとって使いやすいシステムを構築することが重要であり，ユーザビリティーの評価を行ったところ，データの表示などの簡単なものだけでなく，異常検知などの比較的レベルの高いタスクも容易に達成可能であることが確認された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成３０年度に検討を開始した栽培知識マップ作成支援ツールの開発を進める過程で、当初想定していた教育環境や教育手法と協力校の教育現場の実情に食い違いが生じてきたため、当初予定していた事前調査に加え、協力校での教育環境や教授法、教師／生徒にとって特に必要とされている支援に関するより詳細な調査が必要であることが判った。そのため栽培知識マップ作成支援ツールの検討、圃場情報センシングシステム開発を令和元年度に持ち越さざるを得なかったため，当初の予定よりはやや遅れていると判断した．なお，持ち越したこれらの研究項目については令和元年度に研究・開発が完了している．
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| Strategy for Future Research Activity |
農作物栽培技術を学習するには，栽培に必要な学問的知識の習得に加えて，それらの知識を農作物の栽培管理において適切に利用できるようにする必要があり，教科書的知識の収集と構造化を行う．更に，篤農家の行動の背景にある意味や意識，農作物の生長に対する見通しなど，経験に埋没する経験知を顕在化させ，知識，行動，その意味・意識などを構造化し，農作物栽培熟達に必要な総合的に構造化された知識体系が必要となる．この体系化された知識を構築することで，知識習熟や技能上達を目指す学習者が学ぶべき項目を抽出することが可能となる．構造化に関しては，対象となる作物の生育状態を条件付きの状態遷移として近似的に表現し，それぞれの状態遷移に対して必要な農作業を割り当てる
ような構造を想定している．生育状態および遷移条件は，収集した学問的知識と篤農家の経験知を形式知化したもので記述することになる．このような栽培知識マップの精細化を進めていくことが本研究の目的を達成するためには重要であると考えている．
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