本研究では、これまでの教育ビッグデータを収集・活用するための情報基盤システムLEAFを拡張して、個別最適な学習や適材適所の配置に必要となる、人間中心のデジタルツイン(DT)として、オープン知識・学習者モデルOKLM (Open Knowledge and Learner Model) DTを研究開発する。そして、OKLMを用いて、仮想世界と実世界において、個別最適な教育・学習環境や働く空間を自動構成する。具体的には、これまでに蓄積された、オンラインでの講義ビデオや教材、問題への回答履歴などの教育ビッグデータを用いてエビデンスを抽出し、学習者の特徴（表現力、応用力、主体性、知識技能などの観点別評価）を表す、OKLM DTの情報をもとに、授業設計や教材の自動構築を行い、個別最適な教育・学習を実現するとともに、OKLM DT を用いてコンピテンシーマネージメントを行い、現実世界と仮想世界の特徴を生かして、適材適所に人材を配置し、働き方改革を実現する。ペア推薦はOKLM DTを応用する一つの例となり、知識の補足に基づくアルゴリズムと共に、個別最適な学習ペアを推薦する。
| 氏名 | コース | 研究室 | 役職/学年 |
|---|---|---|---|
| Changhao Liang | 学術情報メディアセンター | 緒方研究室 | 研究員 |
| 緒方 広明 | 学術情報メディアセンター | 緒方研究室 | 教授 |
| 古池 謙人 | 学術情報メディアセンター | 緒方研究室 | 研究員 |
| 滝井 健介 | 社会情報学コース | 緒方研究室 | 博士2回生 |
| Peixuan Jiang | 社会情報学コース | 緒方研究室 | 修士1回生 |