個別最適な教育のための知識制限型LLMを活用した学習者の教材理解を自動評価する研究

研究の目的

• 学習者が教材に対して、どのような知識や理解が不足しているのか、システムが自動的に指摘する手法を確立すること

どのようなことから研究を着想しましたか

生成AIは便利なのですが、対話するより、学習がうまくいっていない箇所を的確に指摘してくれる方が一般の学習者にとってはありがたいのではないかという思いから着想しました。

この研究にはどのような面白さがありますか

LLM（生成AI）の技術を使用することで、知識の仮定からテスト結果をシミュレーションして、多くの解答パターンを得られる点が面白いです。教師は、多くの仮定をしてテストを作ることができないので、このアプローチを諦めていると思います。

この研究でどのような成果が得られましたか

試験的に、与えられた動画から、必要となっている知識のリストを自動的に作り、そのうちの１つが理解できていないとして、正誤パターンを得られることを確認して、保存するためのデータ構造を定義しました。データ作成、検証とまだ先が長いです。

社会にはどのような貢献が期待できそうですか

「どこがわからないのか、わからない」に答えられるシステムになると良いですね。

大学の授業にもこの研究が関係していますか

まだ直接この研究の話を授業でしたことはないですが、中高の教職課程の授業で機会があれば話そうと思います。

研究課題

科研費 基盤研究(C) 25K06509

• 研究代表者：岸 康人
• 2025年4月～2028年3月

この研究が関連する主要業績

• 現在進行中

🖨 印刷用（PDF）

公開日： 2025年12月 1日

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