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

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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、心的の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、すばやく簡便に児童・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、CBTシステムからの基礎学力の推移や状態などを基に、それらデータを統計的に処理を行う。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。2022年度は、LCDS構築の初期段階として、システムのデザインを行った。また、学習活動と関係が深いと考えられる計算問題結果のパフォーマンスと、心身の健康についてのデータとの関係を明らかにする中で、学習コンディション指標を創出する手がかりを見いだす実践を行った。結果として、心身のストレスが計算問題パフォーマンスに影響を与えていることが分かった。すなわち、学習活動への影響も推察される。これら影響を与えている質問項目に関しては、学習コンディション指標を作成する際に、重み付けを行うことが検討される。