近年では学習者の問題解決力、継続的な学習力、主体性、協調性などのコンピテンシーが重要視されています。

コンピテンシーの養成には、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が、教員が自らの評価特性を振り返ったり、学習者に振り返りによる自己分析を促すような支援システムの確立には至っていません.

そこで、本研究ではコンピテンシー養成支援システムの実現を見据えて、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。

これまでには「SHAP」による説明可能な機械学習手法や自然言語処理モデル「BERT」を用いることで、振り返り文章と教員による採点のデータから教員の評価傾向の分析結果を自動で作成する仕組みを開発し、採点を行った教員へのヒアリングによって内容の妥当性を認められています。現在は、分析した教員の評価傾向に基づく学習者への振り返りのアドバイス方法について有効性の検証を進めるとともに、ChatGPTによるアドバイス文や振り返りの例文の生成を行う仕組みの開発を進めています。