2023 Fiscal Year Research-status Report
A Consensus-Building Model for Balancing Privacy Protection and Learning Data Analysis in Education
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23K02633
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
掛下 哲郎 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (10214272)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高崎 光浩 佐賀大学, 全学教育機構, 准教授 (70236206)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 個人情報保護 / ラーニングアナリティクス / IT活用教育 / プログラミング教育 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
小城市立三日月小学校の6年生児童，保護者，教員を対象とした個人情報管理アプリケーションの予備評価を行い，それをまとめた論文が情報処理学会論文誌：教育とコンピュータに採録された．
次に，個人データ利用許諾管理を行うためのシステムGP3T-Ebisuの企画・要件定義および設計を行い，佐賀電算センターに依頼してAWS上で動作するWebアプリケーションとして実装した．本システムは研究代表者が考案した個人情報管理の仕組みに基づいて実証実験を行い，被験者から様々な意見を収集するためのプラットフォームであり，本システムを通じて収集した知見により，考案した仕組みの改良を行う．そのため，本システムは，各種の学習データやデータ提供要請，様々な利用者の登録などが柔軟に行えるように設計している．また，レスポンシブ対応のWebアプリケーションとして開発することにより，幅広い被験者を対象とした実証実験が可能である．
さらに，GP3T-Ebisuを用いた実証実験を行うための計画を具体的に立案し，必要なデータを準備した．実証実験では，小中学生および彼らの保護者を対象として，様々な学習データ（説明および例）と，その学習データに対する提供要請（要請者や利用目的の説明を含む）を提示して，要請の諾否および理由を収集する．2023年度は，ChatGPTを活用して小学校のベテラン教員を対象とする仮想インタビューを行い，デジタル庁等が策定した「教育データ利活用ロードマップ」に示されている個人データも併せて41種類の学習データと，学習データに対する120種類の提供要請をリストアップした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
実質的な研究は2022年度から開始しており，科研費を獲得したことで，研究資金を得て研究が加速された．また，2023年は生成AI（LLM）の技術が急速に発展して，一般に利用できるようになったため，本研究でもLLMをフルに活用した．こうした努力や工夫により，研究が当初の計画以上に進展した．
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| Strategy for Future Research Activity |
現在，実証実験を実施するために，想定する相手先との折衝を始めたところである．実証実験に当たっては，個人情報漏洩などのトラブルを避けるため，ダミーのデータを用いる予定である．また，第三者提供の有無やデータ提供条件などのパラメータを変えることで，様々な状況における生徒や保護者の意見を収集する計画である．
こうして収集した意見を分析することで，生徒や保護者の主要な意見を踏まえた，妥当な提供要請が可能になると考えている．
最近は生成AI（LLM）に関する技術革新が著しいが，LLMを活用することで，収集した意見の客観的な分析や，妥当な提供要請を自動生成するための研究を進めたい．また，生徒や保護者に対してデータ提供要請があった時に，要請に対する諾否や受け入れ条件を推奨する際にもLLMが活用できる可能性があると考えている．そうした研究も進める予定である．
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| Causes of Carryover |
2023年度は実証実験の準備を中心として研究を進めた．そのため，旅費等の支出が予定よりも少なくて済んだ．2024年度以降は実証実験を推進するとともに，実証実験を通じて得られたデータを分析して得られた結果を研究発表を進める予定であり，そのために次年度使用額を活用したいと考えている．
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