情報数理工学プログラム  
植野真臣研究室

科研費基盤研究（S）「信頼性向上を持続するeテスティング・プラットフォームの開発」研究成果のページを作成しました

植野教授が「学研・進学情報」に掲載されました。©「学研・進学情報」2024年春号

植野教授が日本経済新聞に掲載されました。

科研費基盤研究（S）シンポジウム 「eテスティング最前線」のご案内（2023年度）

研究室配属情報を更新しました。

植野教授の研究が日本経済新聞に掲載されました。
以下は日本経済新聞の記事からの引用です：
”学習塾が提供する難関大学の試験対策で人工知能（ＡＩ）の活用が広がっている。思考力を問う記述式の問題などにＡＩを導入することは難しいとされてきたが、最新の研究によって人間並みのきめ細かな指導が可能になった。講師不足の解消などにつながると期待されている。
　予備校大手「駿台予備学校」を運営する駿河台学園は８月以降、化学の記述式問題をＡＩが指導・添削するＩＴ（情報技術）教材の提供を始める。正答を導くために２０〜３０分かかる問題を中心に扱い、国公立大学の2次試験や私立の難関大の対策が可能という。
　駿台ではＡＩ教材の開発にあたって、電気通信大学の植野真臣教授が考案した学習者が正答にたどり着く確率を予測するＡＩを利用した。正答確率が５０％を下回る場合に小出しにヒントを示す仕組みを開発することで、個人の能力にあった指導を可能にした。
　植野教授は「優れた講師は学習者の様子を見ながら適切なアドバイスを示して力を伸ばしていた」と指摘する。ＡＩ教材でも学習者が答案作成に行き詰まりそうになるたびに「最小限」のアシストを重ねる手法を採用し、学習効果を高めた。～”
出典：日本経済新聞（2023年8月22日）、記事タイトル：”AI講師が難関大対策”　（水口二季）
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC164MO0W3A610C2000000/

「教育における人工知能」の国際会議AIED(Artificial Intelligence in Education) が植野真臣教授を実行委員長として東京で開催されます。現在、ビックデータを用いたアダプティブラーニングで注目されているKnowledge Tracing などを提案してきたトップカンファレンス（Core A)です。ぜひ、ご参加ください。詳細は以下をご参照ください。https://www.aied2023.org/

研究室配属情報を更新しました。

2022年度オープンキャンパス(7/17)研究室紹介の情報を掲載しました．

2021年第2回オープンキャンパス研究室紹介の情報を掲載しました．