第107回 京都大学丸の内セミナー

 AI・ビッグデータを用いた教育・学習の支援:
エビデンスに基づく教育の実現に向けて

平成31年5月10日(金)18:00より

緒方広明(学術情報メディアセンター 教授)

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 タブレットやデジタル教科書を利用した授業やプログラミング教育の導入など、教育の情報化が急速に進められています。そのような情報機器を利用した教育・学習活動に関するログデータを有効活用して、教育改善を行うことは、我が国の人材の育成にとって、喫緊かつ最優先の重要な課題です。


 そこで近年、このような教育・学習データの分析を目的とした研究分野として、「ラーニングアナリティクス」が注目されています。ここでは、機械学習やクラスタリング、行動予測などのデータ科学やAI技術を用いた様々な試みがなされています。例えば、教材の閲覧履歴や授業への出席、レポート提出、小テストの正解率などの活動データを用いて、注意が必要な学生を発見したり、成績の予測や教材・問題の推薦などを行う研究がされています。


 また、ラーニングアナリティクスは、個別の機関内の教育・学習活動のデータを対象としたものだけではなく、全国的に教育・活動データを共有して、分析できる仕組みを作ることが、教育政策を議論する上で欠かせないものとなっています。


 このような中、内閣府戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第2期/ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術「エビデンスに基づくテーラーメイド教育の研究開発」、及び、日本学術振興協会科学研究費補助金 基盤研究(S)「教育ビッグデータを用いた教育・学習支援のためのクラウド情報基盤の研究」等の大型研究も推進れております。本講義では、これらの研究事例を紹介し、国レベルでの教育・学習データの利活用やエビデンスに基づく教育の実現について議論します。皆さまのご参加をお待ちしております。























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