新教育課程に対応した読解・記述力を高める縮約基盤型eラーニングAIシステムの構築

构建与新课程兼容的、基于缩减的电子学习AI系统，提高读写能力

• 批准号: 22K02731
• 负责人: 牛頭 哲宏
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kobe Tokiwa University
• 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-22K02731/
• 关键词: 縮約学修データ; 解析; 模範解答作成ツール; ChatGPT; 縮約基盤型eラーニングAIシステム; 縮約; eラーニングAIシステム; 読解力・表現力の向上

2022年度には、学生の学修データを収集し、解析するとともに、模範解答作成ツールの開発にも着手した。まず、800文字程度の元テキストを400文字程度に縮約した学修データを、約300名分集めた。次に、元テキストと縮約後のテキストを比較してABCDの4つのグループに分類した。その結果、上位群であるABパターンの学修者は元テキストの内容をきちんと読解しており、段落から重要なキーワードを抜き出せる優れた能力を持っていたことが判明した。一方、下位群であるCDパターンの学修者は元テキストの読解力が不十分であり、キーワードの抽出においても文脈を理解できていない傾向が見られた。また、研究チームは、独自のプログラミングにより、模範解答作成ツールを開発している。学生の縮約したテキストの中から上位群のデータに見られる特徴を合成し、それに指導者の模範解答を重ね合わせて、理想的な読解による縮約テキストを生成するシステムである。この研究のテーマは、「新教育課程に対応した読解・記述力を高める縮約基盤型eラーニングAIシステムの構築」というものであり、通常は大型計算機や高価なGPUが解析に必要な分野であるが、安価に実験を行える環境が整いつつあるLLMの利用を検討した。また、今年度初めに驚異的なユーザー数で普及したChatGPTの急速な進化により、より具体的な利用方法の模索も進んでいる。今後の推進方策としては、より多くの学生のデータを収集し、グループの違いをより詳細に分析していくことが挙げられる。また、模範解答作成ツールについては、より高度な機能の開発に取り組む予定である。最終的には、縮約基盤型eラーニングAIシステムとして、学習者の読解・記述力の向上に寄与することを目指している。

In 2022, the student's learning and training are collected, analyzed and modeled, and the model solution is created and opened.まず, 800 character level の元テキストを400 character level にAbbreviation した学修データを, about 300 episodes めた. Tsurugi, Yuan Yuan テキストとafter reduction のテキストを compare してABCDの4つのグループにcategorization した.その results, upper group であるAB パターンの学士 は元テキストのcontent をきちんと読解しており、paragraph からimportant なキーワードを抜き出せる优れたabilities をhold っていたことが知した. On one side, the lower group であるCD パターンの学士は元 テキストの読解性が不十であり、キーワードのdraw out においても Context をUnderstand できていない tendencies が见られた.また, research チームは, independent のプログラミングにより, model answer creation ツールを开発している. Student's したテキストの中からupper group のデータに见られる特徴を合し, それに instructor The model answer is を重ね合わせて, and the ideal solution is による, which is shortened, するシステムである.このResearchのテーマは、「New Education Curriculumに対応した読 explanation・Descriptive powerを高めるReduced base type eラーニングAIシステムのconstruct」というものであり, It is necessary to analyze the high-end GPU of large computers in general, and use it to make use of LLM in the environment.また、The surprising number of なユーザーでpopularity at the beginning of this year したChatGPT のrapid evolution により、よりThe specific なmodule method of use も んでいる. Future promotion strategy: としては, より多くの student のデータをCollection,していくことがげられる.また, model answer made ツールについては, より高なFUNCTIONの开発にtakingり组むpredeterminedである. The final には, the reduced base type eラーニングAI システムとして, the learner's interpretation and description power の上に发 and the eye reference している.