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学習や発想などの知的活動への便利さ/不便さの作用とは？
学習や発想において「自分で考える」ことが非常に重要だと考えています．しかし，生成AIを単純に用いると学習のために考えるべきことまで出力をしたり，発想がありきたりなところに収束する可能性があります．「自分で考える」ことが必要な場面における生成AIを用いた効果的な支援のあり方を検討する研究をしています．
キーワード
- 知的な不便さ
- 学修支援
- 知識提供
- 内容理解
- 発想支援
- 協働学習
- コーディング支援
構成メンバー
| 学年 | 氏名 |
|---|---|
| 修士 1 年 | 滝澤 賢人 |
| 学部 4 年 | 荒田 達紀 |
| 学部 4 年 | 小飛山 快晟 |
| 学部 4 年 | 酒井 周平 |
主要な業績
- プレゼンテーション改善のための大規模言語モデルを用いた質問生成システム
- Gamified Individual Brainstorming Support using LLM-Based Unique Score
- 問題解説文の空所補充問題化における空所の数と位置が読解に及ぼす影響
- 解説共有による協働学習システムのための解説文自動評価
- グラフ型ブレインストーミングシステムを用いた空欄ノードによる結合案誘発効果の評価
- 問題解説文に対する空所補充問題の生成による読解力向上の評価（DEIM2025 学生プレゼンテーション賞受賞）
- LLM を用いた問題・解説自動作成環境における学習者の正誤履歴に基づく更新対象の特定手法
- グラフ型ブレインストーミングにおける空欄ノードによる結合案誘発効果の評価
- 意外な単語の組み合わせを用いた発言生成に基づくブレインストーミング支援
- ブレインストーミングにおける消極的参加者のための大規模言語モデルに基づく発言促進手法
- Effectiveness Analysis of a Method for Generating Work Reactions to Spoken Utterances for Facilitating Task Execution Using Haiku Writing
- タスク遂行促進のための作業リアクションの自動生成手法の有効性評価
- Web 閲覧および発言履歴を用いた大規模言語モデルによる学習アドバイスの生成手法