配分額：12610000円 （ 直接経費：9700000円 、 間接経費：2910000円 ）

大学では教養教育としての一般情報教育が広く実施されている。本研究の目的は、オンライン授業など情報技術を活用した大学教育の経験を活かし、一般情報教育で今後取り扱うべき内容や教材・教授法・評価法などを見直し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を構想することである。
本研究では、これまでの研究成果を基礎として、一般情報教育の変化、直面した課題、模索された解決策、新たな教育課題などを調査し、授業・教材などの課題の解決を図る。また、多様な実施状況に対応可能な実習環境、ツール、シラバス、教材、テスト、ルーブリックからなる新しい一般情報教育の授業モデルを構築する。
本研究では、これからの大学における一般情報教育で取り扱うべき内容や教材・教授法・評価法などを見直した一般情報教育のDX（デジタルトランスフォーメーション）を目的としている。また、新しい一般情報教育のための授業モデルの構築や教材の作成も目指している。
これからの大学における一般情報教育を検討するにあたり、まずは国内の大学の一般情報教育の現状把握が必要となるため、全国の大学の一般情報教育についての実態調査を行う。2023年度に行った少数大学に対するプレ調査の質問項目作成やその調査結果に基づき、2024年度は調査項目の見直しやMicrosoft Formsでの調査フォームの修正など行った。その後、全国の大学の学長宛に調査協力の依頼文を発送し、全国の大学を対象に一般情報教育の実態調査を実施した。調査結果の分析を始めたばかりであったが、実態調査の結果の第一報を2025年3月の情報処理学会全国大会のイベント企画「生成AIの導入による大学一般情報教育のDX」の中で報告した。
さらに、特定の大学ではあるが、新入生の情報分野の知識・技能の習得状況の経年変化の調査も行った。生成AIなどのAI技術が急激に進展し、社会でも活用されるようになってきていることから、一般情報教育への生成AIの導入が不可欠である。そこで、大学の情報教育の対象としてのAIについての検討や、大学の教育活動の支援などのためのAI活用などの研究も実施した。また、これらの研究成果の一部を報告した。
本研究では、全国の大学を対象とした一般情報教育の実態調査を予定していた。昨年度の一部の大学についてのプレ調査に基づき調査内容等の修正を行い、2024年度は全国の大学を対象に一般情報教育に関するアンケートの本調査を実施することができた。また、調査結果の集計を行い、基礎的な分析ができた。
さらに、新入生の情報分野の知識・技能の習得状況の変化などについての調査や、情報教育の対象としての生成AI活用などについても研究を進めることができた。
2024年度に全国の大学を対象として一般情報教育の実態調査を実施でき、さらに情報教育の対象としての生成AI活用や教育における生成AI活用などについても研究できたことから、研究の進捗を「おおむね順調に進展している」と判断した。
本研究では、これからの大学における一般情報教育で取り扱うべき内容や教材・教授法・評価法などを見直した一般情報教育のDX（デジタルトランスフォーメーション）を目的としている。また、新しい一般情報教育の授業モデルの構築や教材の作成も目指している。
これからの一般情報教育を検討するにあたり、まずは国内の大学の一般情報教育の現状把握が必要となるため、全国の大学の実態調査を行う。2023年度に行った少数大学に対するプレ調査の質問項目作成やその調査結果に基づき、2024年度は調査項目の見直しやMicrosoft Formsでの調査フォームの修正など行った。その後、全国の大学の学長宛に調査協力の依頼文を発送し、全国の大学を対象に一般情報教育の実態調査を実施した。調査結果の分析を始めたばかりであったが、実態調査の結果の第一報を2025年3月の情報処理学会全国大会のイベント企画「生成AIの導入による大学一般情報教育のDX」の中で報告した。
さらに、特定の大学ではあるが、新入生の情報分野の知識・技能の習得状況の経年変化の調査も行った。生成AIなどのAI技術が急激に進展し、社会でも活用されるようになってきていることから、一般情報教育への生成AIの導入が不可欠である。そこで、大学の情報教育の対象としてのAIについての検討や、大学の教育活動の支援などのためのAI活用などの研究も実施した。また、これらの研究成果の一部を報告した。

配分額：4420000円 （ 直接経費：3400000円 、 間接経費：1020000円 ）

近年、e-ラーニングやLMS（学習管理システム）に加えて、MOOCと呼ばれる大規模なオンライン公開授業が注目を集めている。しかし、オンライン学習履歴データを利用した研究が主に受講者への介入支援及び教材・教育プロセスの改善を目的とし、評価の多様化、支援の適応性、実用性など多くの課題が残されている。本研究では、オンライン学習のプロセスに着目し、この膨大な一見脈絡のない学習履歴ビッグデータを活用し、データの構造抽出、学習活動のモデル化、及び評価の多様化、諸学習活動の可視化を支援するe-ラーニングAIアナリストシステムを開発した。
本研究は、学びのプロセスを重視した学習活動のモデル化・可視化の支援・評価システムを開発した。主にMoodleにおける諸学習活動の遷移に着目し、様々な機械学習の手法を用いて、期末試験の評価推定モデルを開発した。本推定モデルを使って、学期学習の途中でも期末試験の成績ランクを推定することが可能になり、効果的に学習評価の支援が可能になる。また、脱落の早期発見に参考データを提供することが可能になる。本研究結果を既存のLMSと融合することにより、教育現場での普及、多様化学習成果の評価、及び多くの受講生と対峙する教員のLMSの利用効率を向上させることを本研究の社会的意義である。

配分額：3510000円 （ 直接経費：2700000円 、 間接経費：810000円 ）

スマートフォンカメラと微小ボールレンズを用いて、安価・簡易に精子を観察するデバイスを開発した。一般的な研究室の顕微鏡と相関を持つほど正確に、精子濃度や運動率を評価することが可能となった。オンラインにてスマートフォンカメラと培養師をリンクすることにより、オンライン上で精液検査を可能とするシステムを構築した。機械で自動判定困難である精子の動画も評価をすることができるようになった。オンライン上での培養師の評価と、実際の精液検査の結果は有意に相関があることを証明した。妊娠と不妊症治療をオンライン上で学習することができるeラーニングシステム（こうのとりラーニング）を作成した。
当研究の当初の目的は、「男性不妊症患者のスクリーニング方法を開発して、病院へのアクセスをより改善させる」ことであった。研究を始めた時期と現在を比較して、スマートフォンを用いた精液検査は一般的に普及し、男性がより簡易・安価に精液検査を受けることができる土壌を開発できたと考えている。男性不妊症を学習するeラーニングも一定の効果があることが確認できた。
また、インターネット上での動画を送る技術が発達したため、培養師がオンライン上で精子の動画を解析することが可能となり、将来のオンライン診療とも繋がっていく技術を開発した。

配分額：3640000円 （ 直接経費：2800000円 、 間接経費：840000円 ）

インターネット上に存在する膨大な数のWebページやテキストデータを教師や学生が学習教材として利用するための教材作成支援システムを構築した。本システムは、Webページやテキストデータを頻度順に並べた単語リストを用いて分析し、未知語を自動的に辞書でひき、教材を作成する支援を行う機能の他に、授業で利用したり、学生と教員間でコミュニケーションを取ったりする機能や、学生が難しいと思う単語をリスト化し記憶するゲーム機能がある。また、システム構築と並行して、本システムの基盤となっている集合論の特徴を整理し今後のシステムへの効果的な活用方法を調査し、更に意義ある単語リストの作成方法や有効活用方法を調査した。
本研究で構築した教材作成支援システムは、身近な存在であるWebページなどのテキストデータを誰でも英語学習教材として自由に利用できる様にするものである。第二言語学習としての英語教育に権威のある単語リストを用いているため、趣味や興味のあるWebページを学術的に意味のある学習教材として利用することができる。また、集合論をベースにして構築しているため、作成した教材のレベルを測定する等特徴抽出が行えるだけでなく、同じ仕組みで言語を変えて利用できる。