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、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。
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。
