AI推薦・説明（システム）の精度と学習者の理解度・■ AI推薦・説明（システム）の精度と学習者の理解度・17人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業図：自己説明を用いたモデル駆動型EXAITの概要取組内容 取組内容①自己説明を用いたモデル駆動型EXAITの研究開発①自己説明を用いたモデル駆動型EXAITの研究開発学習者からの自己説明により、モデルを精緻化・成長させ、学習者からの自己説明により、モデルを精緻化・成長説明を改良していくモデル駆動型AIを構築する。させ、説明を改良していくモデル駆動型AIを構築する。②データ駆動型EXAITの研究開発②データ駆動型EXAITの研究開発EXAITがどのような状態の学習者に対して、どのようなタイミEXAITがどのような状態の学習者に対して、どのよングでどう説明を生成した結果、学習者がどうなったか、というなタイミングでどう説明を生成した結果、学習者がどうなったか、という情報をエビデンスとして蓄う情報をエビデンスとして蓄積しエビデンスモデルを提案する。積しエビデンスモデルを提案する。③データ駆動型とモデル駆動型EXAITの融合による共③ データ駆動型とモデル駆動型EXAITの融合による共進化進化学習者からの自己説明によってAIが進化することによって人学習者からの自己説明によってAIが進化することにの学習が効果的に行えるようになる、というシステムを開発すよって人の学習が効果的に行えるようになる、といる。うシステムを開発する。④実証実験による効果検証と事業化の検討④実証実験による効果検証と事業化の検討京都市教育委員会、滋賀県教育委員会の協力を得て京都市教育委員会、滋賀県教育委員会の協力を得てEXAITの有効性を評価する手法を開発する。EXAITの有効性を評価する手法を開発する。人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業17図：自己説明を用いたモデル駆動型EXAITの概要自己説明（人）の共進化が可能である。技術優位性 技術優位性従来技術では、学習者の解答の正誤判定を用いて、学習従来技術では、学習者の解答の正誤判定を用いて、学者の理解度と問題の難易度を推測して問題を推薦していた習者の理解度と問題の難易度を推測して問題を推薦しが、本研究では、学習者の自己説明を分析して、つまずきていたが、本研究では、学習者の自己説明を分析して、ポイントを検出することで問題の推薦理由を生成する。国内つまずきポイントを検出することで問題の推薦理由を外のアダプティブドリルの商用システムの動向を調査し、その生成する。国内外のアダプティブドリルの商用システ結果から本研究の新規性・革新性は、以下の２点である。ムの動向を調査し、その結果から本研究の新規性・革新性は、以下の２点である。学習プロセス・解答の自己説明からつまずき箇所を検出■ 学習プロセス・解答の自己説明からつまずき箇所をし、データ駆動とモデル駆動の融合により、推薦の理由検出し、データ駆動とモデル駆動の融合により、推を示す機能を有している。薦の理由を示す機能を有している。自己説明（人）の共進化が可能である。京都大学／（株）内田洋行研究開発テーマ紹介学習者の自己説明とAIの説明生成の共進化研究開発テーマ紹介による教育学習支援環境EXAITの研究開発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の研究開発京都大学／（株）内田洋行これまで研究開発してきた、教育ビッグデータ収集・分析基盤システムLEAF（Learning, Evidence and これまで研究開発してきた、教育ビッグデータ収集・分析基盤システムLEAF（Learning,EvidenceAnalysis Framework）の上に、教育用説明生成AIエンジンEXAIT（Educational eXplanable AI Tools）andAnalysisFramework）の上に、教育用説明生成AIエンジンEXAIT（Educationalを構築する。問題や教材の推薦、ダッシュボードの解釈などの説明を生成し、教員や学習者に提示することで、eXplanableAITools）を構築する。問題や教材の推薦、ダッシュボードの解釈などの説明を生成し、納得して教育や学習を進めることを可能する。そのために、EXAITでは、「教材や知識グラフ等から知識モデ教員や学習者に提示することで、納得して教育や学習を進めることを可能する。そのために、EXAITでは、ルを構築し、問題の解答履歴から学習者モデル（ベイジアンネットワーク）の構築」「学習者による自己説「教材や知識グラフ等から知識モデルを構築し、問題の解答履歴から学習者モデル（ベイジアンネット明によって、知識・学習者モデルの精緻化」「知識・学習者モデルに加えて、説明の結果、学習者の行動変ワーク）の構築」「学習者による自己説明によって、知識・学習者モデルの精緻化」「知識・学習者モデルに加えて、説明の結果、学習者の行動変容をフィードバックするエビデンスモデルの構築」をすることによ容をフィードバックするエビデンスモデルの構築」をすることにより、納得して実行可能な説明を生成する。り、納得して実行可能な説明を生成する。
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