| 年度 |
2025年度 |
開講部局 |
人間社会科学研究科博士課程前期教育科学専攻教育データサイエンスプログラム |
| 講義コード |
WNF09050 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
教育における機械学習活用法 |
授業科目名
（フリガナ） |
|
| 英文授業科目名 |
Application of Machine Learning in Education |
| 担当教員名 |
担当教員未定 |
担当教員名
(フリガナ) |
タントウキョウインミテイ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 ３ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(3T) 月1-4：教K115 |
| 授業の方法 |
演習 |
授業の方法
【詳細情報】 |
オンライン（同時双方向型） |
講義中心、演習中心、
|
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
|
| 学問分野（分野） |
24
:
社会科学 |
| 学問分野（分科） |
07
:
教育学 |
| 対象学生 |
|
| 授業のキーワード |
機械学習、AI、学校教育 |
| 教職専門科目 |
|
教科専門科目 |
|
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
本授業の目的は、機械学習を活用して、教育現場で活用するための方法について実践的な実装スキルを身につけることです。 |
| 授業計画 |
第1回 教育における機械学習やAIの活用（ガイダンス）
第2回 AIの歴史と技術的発展
第3回 機械学習の仕組みとその応用
第4回 大規模言語モデルの仕組みと教育における性能
第5回 AIを活用した教科指導（1）
第6回 AIを活用した教科指導（2）
第7回 AIを活用した教材研究
第8回 AIを活用した校務改善
第9回 AIを活用した個別最適な学び
第10回 AIを活用した教育評価
第11回 教育現場におけるAIの導入方法
第12回 AIと教師の役割
第13回 教育におけるAIの倫理的課題
第14回 AIを活用した教育のデザイン（1）
第15回 AIを活用した教育のデザイン（2）
期末試験か、期末レポートで成績を算出します。確定次第、受講生にもみじ掲示板等で連絡します。 |
| 教科書・参考書等 |
個別に関心がある場合は世話教員（中島健一郎）に連絡をしてください（冒頭に連絡先あり）。 |
授業で使用する
メディア・機器等 |
配付資料, Microsoft Teams, Zoom |
| 【詳細情報】 |
|
授業で取り入れる
学習手法 |
ディスカッション |
予習・復習への
アドバイス |
第1回 機械学習やAIが教育にどのように活用されているか、具体的な事例を調べてみましょう。
第2回 AIの歴史において重要な技術的ブレイクスルーについて調べ、昨今のAIブームがどのような技術に支えられているかを確認しましょう。
第3回 機械学習の基本的な仕組み（教師あり学習・教師なし学習・強化学習など）を整理し、理解を深めましょう。
第4回 大規模言語モデルの基礎概念を復習し、教育分野での性能を調べてみましょう。
第5回 AIを活用した授業実践の具体例を調べ、各教科での応用を考えてみましょう。
第6回 授業で扱ったAIの実践例を整理し、教育現場での課題と可能性を考察しましょう。
第7回 AIを活用した教材研究を実践し、その可能性や課題について考えてみましょう。また、作成された教材の正確性や適切性を吟味し、教師としてどのように活用すべきか考えましょう。
第8回 校務改善のためにどのようにAIが活用可能かの具体例を調べてみましょう。
第9回 AIを活用した個別最適な学びの事例を調査し、教育現場への適用可能性を考えてみましょう。
第10回 AIを活用した教育評価の仕組みとその利点・課題について考えましょう。例えば、AIがどのように学習データを分析し、評価を支援できるのか、従来の評価方法と比較してどのような違いやメリットがあるのかを整理してください。また、教育評価におけるAIの公平性やバイアスの問題についても考え、具体的な事例を調査してみましょう。
第11回 AIを学校や教室に導入する際に、ステークホルダーの同意をどのように得るべきかや、どのようなルール作りが必要かを考えてみましょう。
第12回 AIは教師に取って代わる存在なのかを多面的に検討し、新しい時代における教師の役割を検討しましょう。
第13回 AIを教育に活用する際の倫理的な課題について考えてみましょう。例えば、プライバシー、バイアス、公平性、意思決定の透明性などが重要な論点となります。事前に教育分野におけるAI倫理に関する文献を読み、実際の教育現場でのAI活用の利点とリスクを整理してください。また、生成AIを使った指導の際に、倫理的に適切な使い方をどのようにガイドライン化できるかを考えてみましょう。
第14回 授業で学んだ内容を振り返り、自分なりのAI活用案をまとめてみましょう。
第15回 授業で学んだ内容を振り返り、自分なりのAI活用案を発表しましょう。
|
履修上の注意
受講条件等 |
講義「統計解析の基礎」（講義コードWNF02000）を事前に履修しておくこと、または統計解析やRの使用方法に関する基礎知識・スキルを修得済みであることが望ましいです。 |
| 成績評価の基準等 |
期末試験か、期末レポートで成績を算出します。確定次第、受講生にもみじ掲示板等で連絡します。 |
| 実務経験 |
|
実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
|
| メッセージ |
|
| その他 |
|
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |