【内閣府】ビッグデータ・ＡＩを活用したサイバー空間基盤技術／学習支援技術／エビデンスに基づくテーラーメイド教育の研究開発
本研究では、自動化が難しく、高度なインタラクションを必要とする教育分野において、学びに関するデータ（スタディ・ログ）を収集・蓄積・分析し、学習認知科学、人工知能、情報基盤技術を有機的に統合したペダゴジカル情報プラットフォームを研究開発することで、エキスパート教師の経験や教育スキルをAI技術でいつでもどこでも再現可能とし、エビデンスに基づき学習者の特性に合わせたテーラーメイド教育を実現することを目的としています。
概要
公正に個別最適化された学習支援を目指し、学習認知科学、人工知能、情報基盤技術を有機的に統合したペダゴジカル情報プラットフォームを構築します。 ターゲットは小・中・高等学校生徒の英語と数学（算数）の学力向上です。学習履歴や教師とのインタラクションをスタディ・ログとして蓄積し、類似度マッチング等を用いて学習教材・方法を提案するシステムを構築します。
研究開発テーマ
- 研究開発テーマ1：エビデンスの収集およびエビデンスに基づく学習支援の研究開発
- 研究開発テーマ2：ペダゴジカル情報プラットフォームの実現と社会実装に向けた研究開発
本研究室での研究内容
本研究室では、知識モデルやユーザモデルなど、教育・学習の知的支援のために必要となる基本モジュールを、LAプラットフォーム上に開発します。教材・問題から知識要素を抽出し、知識モデルを構築。ログ分析によりユーザモデルを形成し、個人適応型教材の推薦や最適なグループ構成などを支援します。
研究助成
- 戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）第２期
- 「ビッグデータ・ＡＩを活用したサイバー空間基盤技術／学習支援技術／エビデンスに基づくテーラーメイド教育の研究開発」
- 研究期間：2018年度 ～ 2020年度