XRプロジェクト
研究領域
研究概要
近年、技能習得の有効な手段としてMRを利活用することが注目されています。 しかし、学校教育課程で導入されている事例はなく、MRをどこまで教育に応用できるかは未知な状況でした。 そこで、本研究では、MR活用の学校教育での効果を探るべく、高校情報Ⅰ（必修）への適用を試み、その有用性を明らかにしていきます。 具体的には、情報通信ネットワーク単元の家庭内LAN構築(高校情報Iの内容)を対象としています。
近年、技能習得の有効な手段としてMRを利活用することが注目されています。 しかし、学校教育課程で導入されている事例はなく、MRをどこまで教育に応用できるかは未知な状況でした。 そこで、本研究では、MR活用の学校教育での効果を探るべく、高校情報Ⅰ（必修）への適用を試み、その有用性を明らかにしていきます。 具体的には、情報通信ネットワーク単元の家庭内LAN構築(高校情報Iの内容)を対象としています。
近年、日本の高等教育では自律的な学習が重要視されています。しかしながら、中には自律的な学習に慣れていない学習者もいます。本来であれば、こうした学習者に対して教員が学習履歴や目標設定/振り返り等から学習者の状況を把握し、支援することが求められますが、教員が学生の状況を毎週確認してアドバイスをすることは困難です。こで本研究では、生成AIを活用してアドバイスを作成し、学習者の状況に合わせた自動アドバイジングの実現を目指しています。
近年の高等教育機関では、主体性や課題解決力といった能力が重視されています。しかし、これらの能力の評価を行うには、教員が学生の学習成果物や振り返りのデータを個々に確認するため、教員の負担が大きいという問題が残ります。そこで本研究では、ChatGPTを活用し、学生の主体性や課題解決力を教師の代替として評価する自動評価モデルを構築し、そのモデルの評価を行います。これにより、AIが教員に代わって学生の能力評価が可能であるか検証しています。
コンピテンシー（問題解決力、継続的な学習力、主体性、協調性など）の養成には、学習の振り返りや教員による評価のフィードバックが有効であるとされています。本研究ではコンピテンシー養成のために振り返りを支援するシステムの実現を目指して、説明可能なAI技術を活用した振り返り文章と教員の評価傾向の分析を行い、効果的な学習振り返りデータの可視化について検証しています。
近年、小中学校でのGigaスクール構想を通じて、学校と家庭をつなげ、個別最適な学習を実現しようとしています。そのためには、Computer-Based Adaptive Testing（CAT）を利用して個別最適な教材提供が期待されています。ただし、個別最適の実現にはいくつかの課題があり、本研究では、機械学習手法を使用して、学習者ごとに教員の評価基準を動的に更新し、個別最適な問題提供を実現するための分類アルゴリズムの構築を目指します。
現在の廃電池の分別は熟練者の目視に依存しており、乾電池からリチウムイオン電池など、多種多様な電池を適切に分別するための実用化されたシステムが存在しません。本研究では、廃電池の適切な分別と回収を図るための生成系機械学習モデリングを用いたシステムの構築を目指しています。
医療現場において、エコー穿刺等の手技によって超音波動画像が活用されています。エコー穿刺は、穿刺部位に超音波を当て、動画像からリアルタイムで血管の位置を確認しながら、動脈もしくは静脈に穿刺を実施する方法です。しかし、超音波動画像は不明瞭な上、動脈と静脈の見分けを時系列的な血管の形状変化で判断する必要があり、熟練者でなければ判断が難しい現状があります。そこで本研究では、機械学習アルゴリズムを活用して超音波動画像における時系列的に形状変化する部位判定を行うことを目的としています。
疼痛（医療現場における痛み）は，脈拍，呼吸，血圧，体温に次ぐ第５のバイタルサインと言われ，看護・医療診断における重要性が認識されています。しかし、疼痛は患者の主観に依存するため、疼痛を定量的に検出することや計測することは難しいです。そこで、疼痛は表情や目線の中の特徴量によって判別できると仮定し，これらを含む画像情報を扱う機械学習を活用したモデルの構築により，疼痛の検出を行います。
学生が情報システムを開発し課題解決を目指すPBL（Project Based Learning）におけるシステム開発手法として、アジャイル開発が注目されています。アジャイル開発型のPBLが協働的な学びの一部だとすると、学生のアジャイル開発プロセスへの意識や尊守には、初等中等教育も含めた協働的な学びの経験が発揮・反映されることも考えられますが、具体的な関係性は明らかになっていません。本研究ではこの関係性を明らかにし、それを踏まえた効果的な教育カリキュラムについて、実践的に検討していきます。
看護系の高等教育において看護的思考能力の養成が重要になっています。本研究では、臨床判断学習支援システムが持つ学習履歴と指導者が持つ評価観点（アプリのルール）の情報を用いて、プロンプトエンジニアリングを活用してアドバイジングの生成を試みます。これにより、指導者の代わりに臨床判断指導まで行う知的学習支援システムの実現を目指しています。
