マルチエージェントに基づく自動交渉AI型ラーニングアナリティクス手法の研究

基于多Agent的自动谈判人工智能学习分析方法研究

基本信息

批准号：
22K02818
负责人：
高橋晶子
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Sendai National College of Technology
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-22K02818/
关键词：
自動交渉 Human-in-the-loop エージェント学習分析

项目摘要

本研究の目的は，オンライン授業をはじめとするICTツール等を活用した学び（オンライン教育）から収集される，学習者の学習ログや成績，個人情報など各個人と紐付く機微度の高い学修データを対象とし，これらのデータを収集してラーニングアナリティクス(LA)を実施したい学校等の組織（LA実施者）と，学修データを提供する各学習者（学修データ提供者）の間でデータを適切に流通させ，分散環境でのLAを効果的に支援するための枠組みを確立することである．具体的には，オープンな「データ市場」の概念に着目し，学修データ提供者の代理となり高機微情報の提供は最小限に留めつつより多くの学習支援を受けたいエージェントと，LA実施者の代理となり極力広く多くの情報を得てより的確な学習支援を行いたいエージェントの間で，メカニズムデザインに基づく自動交渉を行いつつ，適宜学習者への問い合わせを実施する．これにより小規模LA環境であるミクロLAにおいて，安心安全かつ効率的なLAと学習支援行うためのマルチエージェントに基づく手法を検討している．初年度は，学修データにおけるメカニズムデザイン理論を用いた自動交渉合意形成手法のエージェント間の交渉プロトコルの設計を行い，学習者の負担とならないタイミングで適宜学習者の意向の問い合わせを実施するためのHuman-in-the-loopの検討を行った．また，シミュレーション実験を行うことで，本課題で採用する交渉プロトコルの実現可能性を確認した．

这项研究的目的是针对链接到每个人的高度敏感的学习数据，例如学习者的学习日志，成绩和个人信息，这些数据是从学习（在线教育）中收集的，包括在线课程，包括在线课程和其他ICT工具，并建立了一个框架，以建立一个通过组织数据和学习数据提供的分布式环境（LA实施者）在分布式环境中有效地支持LA（la oferters）（la oferters）（la oferters）（la oferters）（la offerers）（LA ERACHERS）（LA ERACHERSERS）（LA ERACHERSERS）（LA），并提供了教会（LA）（la naperners）（LA）。具体而言，我们专注于“数据市场”的开放概念，并适当地与学习者进行询问，以确保希望获得更多的学习支持的代理人，同时最大程度地减少提供高度敏感的信息的提供，以及那些希望尽可能多的信息获得尽可能多的信息并获得尽可能多的信息并提供更准确的学习支持，将自动根据机制设计进行自动进行。这就是为什么我们正在考虑一种基于多机构的方法，用于在小型LA环境中的微型LA环境中提供安全有效的LA和学习支持。在第一年，我们设计了一种在学习数据中的机制设计理论的代理之间的谈判协议，用于建立自动谈判的共识方法，并讨论了人类在循环的人中，以适当地询问学习者的愿望。此外，通过进行仿真实验，我们确认了该主题采用的谈判协议的可行性。