日時 | 2022年1月20日(木) 9:00-12:30 |
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開催方法 | オンライン開催(ZOOM) |
参加対象 | SS研会員、CS研会員、IS研会員の各機関ご所属の方 |
参加費 | 無料 |
参加申込み |
開催済
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その他 | 本会合は、2021年度冬イベント(18日:BoF、19日:システム技術分科会、合同分科会、20日:教育環境分科会、科学技術計算分科会)の一部です。 |
近年のAI技術の発展はめざましく、産業へのICT応用の大きな部分を占めるようになっています。
一方、ディープフェイクなど影の面も取り沙汰されるようになり、世間的にも大きな話題となることが多くなっています。教育方面への応用は、学習塾などで先行している形ですが、昨年来のコロナ禍により期せずしてデジタル化が大きく進展した公教育での応用も期待されます。
今回は、LAの研究分野を中心に、機械学習を用いた学習データ分析や、そのシステム化、説明可能なAIの教育分野への応用可能性などについてご講演をいただきます。さらに、今後AIが教育をどう変えていくのか、教育での利用のためにAI技術をどのように進展させていくべきなのか、などについて議論を深めていきたいと考えています。
9:00- | 開始 |
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[司会] 松葉 龍一 (熊本大学) | |
9:00-9:05 |
開催趣旨説明
隅谷 孝洋 (広島大学)
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9:05-9:45 講演 30分 Q&A 10分 |
講演1
教育データの利活用による教育の未来
緒方 広明 (京都大学) プロフィール
GIGAスクール構想やコロナ禍の影響により、教育データの利活用の基盤整備が急速に進んでいる。このようにして収集される膨大な教育データを用いて、機械学習やラーニングアナリティクス、説明可能AIなどの先端技術を用いた教育・学習をする研究も盛んに行われるようになった。本講演では、それらの研究事例を紹介し、今後の課題について議論する。
ラーニングアナリティクス, 教育データ利活用, スタディログ、学習支援システム
プレゼン資料[4.3MB]
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9:45-9:55 | 休憩(10分) |
9:55-10:35 講演 30分 Q&A 10分 |
講演2
生体情報を用いた学習者の心的状態推定の試み
松居 辰則 (早稲田大学) プロフィール
ICTによる教育や学習支援に関して多くの研究・開発が行われてきている。中でも、人工知能技術を用いた教育・学習サービスも日常的になりつつある。こういったサービスの多くは知識獲得や理解支援を目的としたものである。一方、人間教師は学習者の心的状態を推定した上で教育や学習支援を行っている。講演者らはコンピュータに学習者の心的状態の推定機能を実装し新しい学習支援システムの開発を目指している。本講演では生体情報を用いた学習者の心的状態推定の試みを紹介し、今後の教育・学習支援の新しい展開の可能性を議論したい。
心的状態の推定, 生体計測・生体情報, 教育・学習支援, Learning Analytics, 機械学習
プレゼン資料[5.4MB]
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11:10-11:15 | 休憩(10分) |
10:45-11:25 講演 30分 Q&A 10分 |
講演3
現場が「使える」と感じるAIを目指して
人の言葉で説明する説明可能AI 富士 秀 (富士通株式会社) プロフィール
人工知能(AI)は、未知の問いに対して「Yes/No」や「87%」という推定結果を返してきますが、実際の現場担当者や専門家にとっては、この結果がどのように導き出されたかがわからなければ安心して使うことができません。本発表では、この課題に対して私たちが取り組んできた数種類の説明可能AI、特に自然文で説明する説明可能AIの技術を紹介し、ゲノム医療への適用を一つの事例として、説明可能AIの現場適用における課題と対応についてお話しします。
説明可能AI, 自然言語処理, 人工知能, 自然文、ゲノム
プレゼン資料[5.5MB]
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11:25-11:35 | 休憩(10分) |
11:35-12:25 50分 |
パネルディスカッション
AIで変わる教育?教育が変えるAI!
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12:25-12:30 |
閉会挨拶
小林 真也 (愛媛大学)
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