文系学生のためのAIプログラミング教育の最適化とオンライン教育システムの構築

人工智能编程教育优化与文科学生在线教育体系构建

• 批准号: 22K02811
• 负责人: 浮田 善文
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Yokohama College of Commerce
• 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 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K02811/
• 关键词: 文系学生; AI教育; 科目間類似度; シラバス情報; AIプログラミング; プログラミング教育; オンライン教育

本研究の目的は，文系学生のための一人一人に応じたAI教育のカリキュラム最適化と，多人数での学習を効率よく実施できるオンライン教育システムの構築を行うことである．初年度は，本研究の目的を達成するためのステップ1として，研究代表者が所属している文系大学で開講している全科目について内容の関連の調査と，文系学生のデータ分析に関する当初の知識レベル及び，データ処理のレベルの調査を行い，以下の研究成果を得た．1. 研究代表者が所属している大学の開講科目全体について，公開しているシラバス情報を用いることで科目間類似度を容易に導出可能であることを示した．また，学生の授業理解度向上への科目間類似度の活用として，類似度の高い科目の担当教員間での共通内容の効率の良い一括学修や，知識定着のための効率良い繰り返し学修を提案し検討を行った．2. 文系学生のデータ分析に関する当初の知識レベルとデータ処理のレベルについては，研究代表者及び研究分担者のこれまでの授業経験から既にある程度は把握できている．そこで，より詳細な把握のために，高等学校での情報科目である高校情報Ⅰの授業内容についての調査を行い，高校生が持つデータに関する知識と処理能力を明らかにした．また，高等学校と大学での授業内容の繋がりを知るために，高校情報Ⅰと研究代表者が所属している大学の全科目との科目間類似度についても求めた．さらにここで得られた科目間類似度の活用についても検討を行った．

は の purpose, this study by the department of the student の た め の one person に 応 じ た AI education の カ リ キ ュ ラ ム optimization と, more number of で の learning を sharper rate よ く be applied で き る オ ン ラ イ ン education シ ス テ ム の line build を う こ と で あ る. は early year, this research purpose の を reached す る た め の ス テ ッ プ 1 と し て, research representatives が belongs し て い る で began by the department of university し て い る all subjects に つ い て content の masato と の survey, by the department of the student の デ ー タ analysis に masato す る の original knowledge レ ベ ル and び デ ー タ 処 Richard の レ ベ ル を line い の investigation, the following の research を た. 1. The representatives が belongs し て い る の began at the university of course all the に つ い て, publicly し て い る シ ラ バ ス intelligence を with い る こ と で similar degree between subjects を easy に export may で あ る こ と を shown し た. ま た, students の knowledge to understand the degree of upward へ の similar degree between subjects の use と し て, high degree of similar の い subjects between の bear faculty で の common content の good working rate の い an enclosed や, knowledge fixed on の た め の sharper rate good い Qiao り return し learn repairing を proposal し 検 line for を っ た. 2. Department of student の デ ー タ analysis に masato す る の original knowledge レ ベ ル と デ ー タ 処 Richard の レ ベ ル に つ い て は, study representatives and び sharers の こ れ ま で の knowledge 経 験 か ら both に あ る degree は grasp で き て い る. そ こ で, よ り detailed な grasp の た め に, institutions of higher learning で の intelligence subject で あ る universities intelligence Ⅰ の lesson content に つ い て の survey line を い, high schoolers が hold つ デ ー タ に masato す る knowledge と 処 mental abilities を Ming ら か に し た. ま た, institutions of higher learning と university で の lesson content の 繋 が り を know る た め に, colleges and universities intelligence Ⅰ と research representatives が belongs し て い る university の all subjects と の similar degree between subjects に つ い て も o め た. Youdaoplaceholder0 で で られた similarity between subjects <s:1> make good use of に を て て 検 検 to make を lines った.

项目成果

マルチレベルデータにおける線形回帰多段モデルを用いたベイズ決定理論による最適予測とその近似法

多级数据中使用线性回归多阶段模型的贝叶斯决策理论的最优预测及其逼近方法

• 发表时间: 2023
• 作者: 堀之内康平;島田航志;松嶋敏泰
• 通讯作者: 松嶋敏泰

区間ごとに回帰係数の異なる回帰モデルにおけるベイズ決定理論による効率的最適アルゴリズムの研究

基于贝叶斯决策理论的针对每个区间具有不同回归系数的回归模型的高效最优算法研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 行谷昇;島田航志;松嶋敏泰
• 通讯作者: 松嶋敏泰

VR試着システム

VR试穿系统

• 发表时间: 2022
• 作者: 広部倖大;齋藤 友彦
• 通讯作者: 齋藤 友彦

CUI操作によるVRプラットフォームの研究

基于CUI操作的VR平台研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 長谷川優;齋藤 友彦
• 通讯作者: 齋藤 友彦

車載動画からの位置推定システム

基于车载视频的位置估计系统

• 发表时间: 2022
• 作者: 松原一樹;齋藤 友彦
• 通讯作者: 齋藤 友彦