国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 坂本一憲 助教 | 人工知能・IoT・ビッグデータ分野における産学連携マッチングフェア
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国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 坂本一憲 助教

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出展者名 国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 坂本一憲 助教
分野 人工知能×教育・学習
出展内容
学習者の個性や利用状況から最適な方法で学習意欲を引き出す人工知能を搭載した学習アプリをご紹介します。最新の実験では学習量を1.94倍増加させることに成功しており、中高大学生の学習から社員教育まで、英語・漢字・IT・医療など幅広い場面で活用できます。既に11の教育機関(塾、高校、大学、専門学校、高専、e-learning運営企業)の教育現場にてご利用いただいております。意欲を引き出す方法自体は汎用的ですので、学習以外の場面にも応用できる可能性が高いです。
出展詳細
【背景】 既存の心理学研究では個性に応じて適した意欲の引き出し方が異なることが分かっています。例えば、制御焦点理論では、人が行動する際に、ポジティブな行動結果に焦点を当てる場合(促進焦点)と、ネガティブな行動結果に焦点を当てる場合(予防焦点)があると整理しています。また、促進焦点が優勢になりやすい人と、予防焦点が優勢になりやすい人がいることが分かっています。さらに、焦点とフィードバックが適合すると(つまり、促進焦点が優勢な場合にポジティブなフィードバックを、予防焦点が優勢な場合にネガティブなフィードバックを与えると)、意欲を高められることが分かっています。

【問題】 制御焦点理論において、個性に応じて効果的な情報の内容および提示方法が異なることが分かっていますが、学習者に応じて意欲の引き出し方を変える学習方法や学習ソフトウェアは稀です。また、制御焦点理論の関連性の高い達成目標理論においては、人が持つ目標を(絶対的・個人的・相対的)×(接近・回避)の6種類に分類しており、制御焦点理論以外の理論でも個性について分類している理論が複数存在します。

【解決】 制御焦点理論や達成目標理論など、様々な理論に着目して人の個性を定量的な情報で表現するための心理アンケートを開発して、機械学習を用いて心理アンケートの入力から効果的な情報の内容および提示方法を推薦する技術を開発しました。さらに、同技術を搭載したスマモチを開発して、様々な学校法人および民間企業に提供しました。
 スマモチは、主に制御焦点理論、達成目標理論、暗黙の知能観を参考に、12通りの情報提示の設定を提供します。図1で達成目標理論に基づいてスマモチが表示する3種類の画面を示します。相対的な目標を持つ学習者には他者と比較するための画面、個人的な目標を持つ学習者には自己ベストを表示するための画面、絶対的な目標を持つ学習者にはシンプルに現状と次の目標を表示するための画面を表示します。

【成果】 20-30代の被験者118名を集めて、28日間の英単語学習を依頼して、スマモチとスマモチから意欲を引き出すための機能を全て取り除いた版で比較を行ったところ、前者は後者よりも学習量(解いた問題数)の中央値が約1.94倍に高い結果となりました。そのため、スマモチは学習者の学習量を増加させる効果があることが検証されています。また、専門学校・高専・通信制高校・塾・通信教育企業の11組織と契約を結び、スマモチの改善および有効性検証のためにスマモチを提供しています。また、スマモチの対外的評価として、日本 e-learning大賞におけるAI・人工知能特別部門賞を受賞しました。

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