基礎科目を対象にした個人最適化による適応的学習システム構築の研究

基于个体优化的基础学科自适应学习系统构建研究

• 批准号: 22K12292
• 负责人: 金西 計英
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: The University of Tokushima
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12292/
• 关键词: 適応的学習; EdTech; ビッグデータ; IRT; CBT; 高等教育; Q-matrix; AI; 教育データ

本研究は、適応的学習システムの構築を目指すものである。高等教育の初年次教育では、基礎的な知識伝達を目的とする科目等が存在する。そこでは、知識伝達の方法として、演習問題を繰り返し解く反復練習が主におこなわれている。反復練習を成り立たせるためには、領域知識をカバーする大量の演習問題が必要である。その上で、学習者は用意された大量の問題を、解くことを繰り返す。しかし、大量の問題を網羅的に解くのは効率的と言えず、学習者の意欲を削ぐことになる。そこで、最近のAIの研究を応用することで、学習者の理解状態を診断し、演習の過程の制御が可能と考えた。単純に繰り返すのではなく、未習得の知識を練習することが必要である。演習問題を解く（練習する）とは、対象の問題を解くだけではなく、関連する問題を解く、関連する知識を参照するとった行動が付随して発生する。問題を解くといった行動はいろいろな行動の集まりであり、問題を解くために、どういった行動をとればよいか、次にとるべき行動を例示することができれば、学習を適切に誘導できるものと考える。そこで、我々は、適当的学習において学習の誘導の実現を目指している。本研究では、誘導を実現するために、まず、対象知識の構造化を目指す。知識の構造化は、問題の難易度と、問題間の関係の記述によっておこなう。IRTを用いることで、難易度による分類をおこなう。さらに、Q-Matrixによって、問題を相互に関連するものとして分類する。さらに、演習の過程を、誘導することを目指す。令和4年度は、試作している問題プールを用いて、解答履歴の収集をおこなった。この解答履歴に対し、IRTやQ-Matrixの可能性を検討した。さらに、演習過程の誘導について、強化学習等の利用を想定し、モデルの作成をおこなった。次年度以降、解答履歴の収集をおこない、システム設計や開発を進める予定である。

In this study, the learning of システム and suitable 応 is used to construct を objectives: す 応 である である. Higher education <s:1> primary education で で, basic な knowledge 伝, を objective とする subjects, etc. が exist in する. そ こ で は, knowledge 伝 の way と し て, exercise を Qiao り return し solution く practice が main に お こ な わ れ て い る. Repeatedly practice を to form たせるために たせるために, domain knowledge をカバ を する a large number of <s:1> exercise problems が necessary である. Youdaoplaceholder0 on で, learners そ aim to された solve a large number of <s:1> problems を, solve く とを とを and return to す. The に solution of a large number of <s:1> problems を, the と words on the と efficiency of く, the えず intention of learners to を reduce ぐ とになる とになる. そ こ で, recent studies on の AI の を 応 with す る こ と で, learners の understand condition を し diagnosis, exercise の process の suppression が possible と え た. 単 pure に Qiao り return す の で は な く, not knowledge acquisition の を practice す る こ と が necessary で あ る. Practice exercises く を solutions (す る) と は, like の seaborne を solutions く だ け で は な く, masato す る く を solutions, masato す る knowledge を reference す る と っ た が pay action with し て 発 raw す る. を solutions く と い っ た action は い ろ い ろ な action の set ま り で あ り, を solutions く た め に, ど う い っ た action を と れ ば よ い か, に と る べ き action を exemplify す る こ と が で き れ ば, learning を appropriate に induced で き る も の と exam え る. Youdaoplaceholder0 で で, I 々 る, appropriate study にお て て study <s:1> induce <s:1> actual を eye movement を て る る る. This study で で, induced を occurrence するために, まず, object knowledge <s:1> constructionalized を finger す. Knowledge <s:1> construction, problem <s:1> difficulty と, <s:1> relationship <s:1> description of problems によってお なう なう なう. IRTを is classified by る る とで とで and による difficulty levels をお なう なう なう. Youdaoplaceholder0, Q-Matrixによって, problems を are interrelated に する によって と と て classification する. Youdaoplaceholder0, drill the <s:1> process を, induce する する とを to point to す. In the 4th year of the Reiwa era, て, attempt to solve the questions of て, る, を and を using て て to answer the previous collection をお, なった and なった. The process of に answer to に, IRTやQ-Matrix <s:1> possibility を検 discuss た た. Youdaoplaceholder0, the exercise process <s:1> induces に に て て て て, reinforcement learning and other <s:1> use を to determine をお, モデ モデ なった をお to make をお なった なった. From the following year onwards, the implementation of the plan will be carried out in a series of developments, including をお, な, な, システム, や, を, める, める, and である.

项目成果

演習に基づく適応的学習システムの構成について

关于基于练习的自适应学习系统的配置

• 发表时间: 2023
• 作者: 渡辺 唯斗;松友 真哉;浅地 豊久;金西 計英，石田 基広，戸川 聡
• 通讯作者: 金西 計英，石田 基広，戸川 聡

演習に基づく適応的学習システムにおける診断と誘導について

基于实践的自适应学习系统的诊断和指导。

• 发表时间: 2022
• 作者: 小林 幸太郎; 渡辺 唯斗; 浅地 豊久; 眞鍋 知久; 松友 真哉;小松誠和・安永悟・田谷雄二・長田敬五;茂呂雄二;金西 計英，石田 基広，戸川 聡
• 通讯作者: 金西 計英，石田 基広，戸川 聡

Development of Learning Assistance Environment with Multi Edge Devices for the Era of Complex Massive Natural Disasters

复杂大规模自然灾害时代的多边缘设备学习辅助环境开发

• DOI: 10.21125/inted.2023.2354
• 发表时间: 2023
• 期刊: Proceedings of 17th International Technology, Education and Development Conference
• 作者: Satoshi Togawa;Akiko Kondo and Kazuhide Kanenishi
• 通讯作者: Akiko Kondo and Kazuhide Kanenishi

Designing of Learning Assistance Environment with Multi Edge Devices for the Era of Complex Massive Natural Disasters

复杂大规模自然灾害时代的多边缘设备学习辅助环境设计

• DOI: 10.21125/iceri.2022.2188
• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of 15th annual International Conference of Education, Research and Innovation
• 作者: Satoshi Togawa;Akiko Kondo and Kazuhide Kanenishi
• 通讯作者: Akiko Kondo and Kazuhide Kanenishi

適応的学習環境における誘導について

关于自适应学习环境中的指导

• 发表时间: 2022
• 作者: 瀬野 涼太; 眞鍋 知久; 松友 真哉; 日高 勇気;金西 計英，石田 基広，戸川 聡
• 通讯作者: 金西 計英，石田 基広，戸川 聡