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[社会変革基盤］
学習者コピーモデルとの
個別最適で協働的な学習基盤
学習者コピーモデルとの
個別最適で協働的な学習基盤
概要
概要
学習評価シミュレーション手法・学習評価に応じた学習コンテンツ生成手法・模倣モデルを学習者自身が指導するピア評価学習環境を開発し，「個別最適な学び」を実現します．中核技術として，大規模言語モデルを用いた学習者の文章生成過程を模倣する学習者モデルを開発することで，従来困難であった詳細な学習状況把握の自動化に取り組み，学習評価・学習コンテンツ生成・ピア評価学習環境を一体とした学習基盤を構築します．
取組状況
取組状況
2025.09: ICLEA2025でKeynoteを行いました
2025.04: LLMを用いた学習者の解答予測に関する論文がAIED2025に採用されました． Note-Driven RAG for Learner Performance Estimation via Controlling LLM Knowledge
2025.03: CLE45で講義動画生成についての論文を発表しました．峰松 翼, 島田 敬士, マルチモーダル大規模言語モデルによる講義動画生成の検討
2024.10: デチューニングに関する論文はCELDA2024に採択されました. Tsubasa Minematsu, Atsushi Shimada, Large Language Model Detuning in Learning Content Understanding
2023.10: 研究開始しました．
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