| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-06-28 11:15
特別支援を要する知的な遅れのない生徒の調べ学習における意見形成をサポートする授業支援システムの開発 ○春田大河(久留米工大/佐賀大)・御厨廉平・松永泰臣(佐賀県教諭)・小田まり子(久留米工大)・新井康平・岡崎泰久(佐賀大) WIT2025-3 |
| 抄録 |
(和) |
近年,知的な遅れはないものの特別な支援を要する児童生徒への教育的対応が重視されている.本研究では複合的な思考活動が求められる「調べ学習での意見形成」を支援するために,生成AIを搭載したピアアシスタントシステム「AI友キャラ」を再構築した.各生徒の特徴に合わせた回答を行わせるため,AI友キャラには生徒の特徴を反映させた学習データでファインチューニングを行ったローカルLLMを搭載した.実際に授業での先行導入を行ったところ,ハルシネーションの発生頻度や内容に課題は残ったものの,学習データを予め対話履歴に入れることで各生徒の興味関心に応じて整理された文章を提示することができ,AI友キャラによる個別化された対話が学習活動の関与を深める一助になりうることを確認した. |
| (英) |
In recent years, there has been a growing emphasis on providing appropriate educational support for children who do not exhibit intellectual developmental disorders but require special education. To support opinion formation during inquiry-based learning that requires complex thinking, we reconfigured the peer assistance system, “AI-Friend,” which makes use of generative AI. AI-Friend incorporates a local LLM that has been fine-tuned with training data reflecting each student’s unique characteristics. Therefore, it generates responses tailored to individual students. AI-Friend was implemented experimentally in class. As a result, AI-Friend was able to generate well-organized and personalized texts by incorporating training data into its dialogue history, tailored to each student’s interests. In addition, we found that AI-Friend’s personalized dialogue can help deepen engagement in learning activities. In the future, we plan to make further improvements to reduce hallucinations generated by the local LLM. |
| キーワード |
(和) |
特別支援教育 / 意見形成 / 調べ学習 / ローカルLLM / / / / |
| (英) |
special education / opinion formation / inquiry-based learning / local LLM / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 92, WIT2025-3, pp. 11-16, 2025年6月. |
| 資料番号 |
WIT2025-3 |
| 発行日 |
2025-06-21 (WIT) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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WIT2025-3 |