機能分解木を用いたPBL演習のモデル化とLLMによる授業に対する助言生成方法の検討

抄録

兵庫県立大学社会情報科学部では, 優秀なデータサイエンティストを育成することを目的としてPBL形式での授業を行っている. しかしながら, 指導教員は学生に対して適切な介入をすることに課題を感じている. 本研究では, 授業改善の指針が示されている教育理論を活用し, 現在行われている授業を機能分解木と組み合わせてモデル化を行う. また, このモデルを活用し, LLMを用いて学生に対して適切な介入策を考案することで, 指導教員が授業改善策を考案する負担を軽減するシステムを構築する. 具体的には, 授業を授業回ごとに分割し, 教育理論を用いてモデル化を行う. さらに, 機能分解木からプロンプトを生成するテンプレートとアルゴリズムを設計する. 構築したプロンプトを生成AIに入力することで, 教育理論に裏付けされた授業改善策が出力できることを実験で確認した.