京都大学学術情報メディアセンターセミナー「学びを変えるラーニングアナリティクス」
開催概要
京都大学学術情報メディアセンターでは、各分野でご活躍の講師を招き、それぞれの研究開発活動の内容や現在抱えている課題についてご紹介いただき、参加者を含めて広く議論を行う機会として、月例セミナーを開催しています。
6月20日の学術情報メディアセンターセミナーでは、教育情報学研究分野の４名をお招きし、ご講演いただきます。
学内外を問わず多数の方のご参加をお待ちしています。
開催日時： 2023年6月20日(火) 16：30～18：30
場所・開催方式：ハイブリッド開催
会場：学術情報メディアセンター南館2階 202マルチメディア講義室
（授乳室を設置しています。ご利用の場合は事務室（電話番号075-753-7400）にお申し付けください。）
参加費用：無料
主催：京都大学 学術情報メディアセンター
定員：100名（現地会場）
以下の申込フォームよりお申し込みください
https://bit.ly/40VjQzQ
申込期日：6月19日（月）正午まで
※なお、今回のセミナーでは懇親会は設けておりません。ご了承くださいますようお願い申し上げます
プログラム
【会場にて講演】
16：30～16：40 本セミナーの概要説明
講演者：緒方広明 （京都大学学術情報メディアセンター・教授）
16：40～17：10 “Between open learner models and black box predictions”
– Current trends in Learning Analytics and AI in Education –
※発表は英語で行われます（同時通訳はありません）
講演者： Ulrich Hoppe （京都大学学術情報メディアセンター・客員教授）
講演概要： （本講演では、教育における AI のルーツと学習者モデリング手法の進化について振り返るとともに、現在の機械学習アプローチにおける説明可能性の課題について紹介する）
The connection between “Educational Technology” and Artificial Intelligence (AI) is a trending topic in the discussion about AI applications. It should not be forgotten that this connection has a long history in relation to “Intelligent Tutoring Systems” and “student modeling”. Today’s discussion should build on this and, at the same time, take into account the new understanding of AI that is strongly characterized by the use of machine learning methods based on deep neural networks. This talk will briefly revisit the roots of AI in Education and the evolution of learner modeling techniques, followed by an introduction to the explainability challenge in current machine learning approaches. Finally, this challenge will be reflected in the context of ongoing research in Learning Analytics.
17：10～17：30 エビデンスに基づく確かな教育を求めて
講演者：緒方広明 （京都大学学術情報メディアセンター・教授）
講演概要： 1人1台の端末を使う教育・学習活動が急ピッチで進み、教育データが自然と蓄積され始めている。これにより、教育データを科学的に分析するラーニングアナリティクスは実際の学校現場へと導入され始めている。本講演では、エビデンスに基づく教育の実現に向け、教育データ利活用が可能にする学びと現状の課題、今後の展望を述べる。
17：30～17：50 学習者の自己説明とAIの説明生成の共進化による教育学習支援環境「EXAIT」
講演者：戴憶菱 （京都大学学術情報メディアセンター・特定研究員）
講演概要： AI技術の発展により、学習者の理解度や目標に応じて最適な教材や練習問題を推薦することが可能になりつつある。
しかし、教育の場面では学習者が納得して主体的に問題に取り組むことが重要になってくる。本講演では、緒方研究室にて新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の事業として取り組んでいる「学習者の自己説明とAIの説明生成の共進化による教育学習支援環境EXAITの研究開発」プロジェクトについて、これまでの研究と実証を紹介する。
17：50～18：10 授業と学びはどう変わったか
講演者：堀越泉 （京都大学学術情報メディアセンター・助教）
講演概要：本講演では、教育ビッグデータクラウド情報基盤「LEAF」を用いたこれまでの研究と実証事例を紹介する。教育データを用いたさまざまなツール、さまざまな科目における実証例を通して、ラーニングアナリティクスがどのように授業と学びを変えるかについて議論する。
18：10～18：30 質疑・ディスカッション
連絡先
京都大学 学術情報メディアセンター 緒方研究室
TEL ： 075-753-9052
info@let.media.kyoto-u.ac.jp
