ミュンヘン工科大学とケルン大学の研究者は、AI を使って目の動きを分析し、生徒に個別の数学サポートを提供しています。この画期的な進歩が教育に及ぼす潜在的な影響について学びましょう。
ミュンヘン工科大学（TUM）とケルン大学の研究者らが開発した新しいAIベースの学習システムは、児童に個別サポートを提供することで数学教育に革命をもたらすことになる。
研究で説明されている革新的なシステム 公表 学術誌「Educational Studies in Mathematics」に掲載されたこの研究は、ウェブカメラで生徒の目の動きを追跡し、数学の得意分野と苦手分野を特定するものです。これにより、個別の問題解決のヒントや演習を作成できるようになり、教師が個別のサポートを提供できる能力が大幅に向上します。
「AIシステムがパターンを分類します」と、TUMのロボット工学教授アヒム・リリエンタール氏はニュースリリースで述べた。
システムは標準的なウェブカメラを使用して、目の動きのパターンをキャプチャし、画面のどの領域が生徒の注意を最も頻繁に引き付けるかを明らかにします。これらの視覚パターンはヒート マップに変換され、赤い領域は頻繁に注目していることを示し、緑の領域はちらっと見たことを示します。これらのヒート マップを分析することで、ソフトウェアは各生徒の学習コンテンツをカスタマイズします。
ケルン大学のインクルーシブ教育および特別教育分野の数学教授であるマイケ・シンドラー氏は、この技術の斬新さと重要性を強調した。
「ウェブカメラを使用して単一のシステムで目の動きを追跡し、パターンを介して学習戦略を認識して個別のサポートを提供し、最後に教師向けの自動サポートレポートを作成するという機能はまったく新しいものです」とシンドラー氏は付け加えた。
彼女とリリエンタールの10年にわたる協力は、この技術の実現に極めて重要な役割を果たしました。
ドイツ連邦教育研究省 (BMBF) の資金援助を受けた KI-ALF 研究プロジェクトは、最近この革新的なツールの開発を完了しました。このプロジェクトは、数学の学習に大きな困難を抱える生徒を対象としていますが、カスタマイズの可能性は成績優秀な生徒にも及びます。
このシステムは、徐々に難しくなる構成で点を数えるなど、さまざまな数学の課題を子供たちに提示することで機能します。視線追跡データにより、どの生徒がこれらの課題にすぐに適応し、どの生徒が追加のサポートを必要とするかが明らかになります。
「視覚的に提示されるデジタル学習教材を使用するタスクは、このアプローチに特に適しています」とシンドラー氏は付け加えた。
リリエンタール氏は、ロボット工学研究の経験を活かして、高性能な視線追跡技術に伴うコストの壁を克服しました。標準的なウェブカメラの精度の低さを補正するために AI を組み込むことで、研究者たちは学校向けの手頃な価格でありながら効果的なツールを開発しました。
「現在、当社のアプリケーションでは、ウェブカメラを使用するか、高性能のアイトラッカーを使用するかは関係ありません」と彼は付け加えた。
ノルトライン＝ヴェストファーレン州ドルステンにあるウルフェン総合学校は、この AI ベースの学習システムを導入した最初の学校です。ウルフェンの生徒のかなりの割合が算数の難しさを抱えていると診断されていました。現在、AI を活用したシステムにより、学校は従来の方法と比較して、はるかに多くの生徒を同時にサポートできるようになりました。従来の方法では、個別指導が教師との一対一のセッションに限定されることがよくありました。
この画期的な進歩は、資格を持った教師を含む教育資源が不足している時代に特に当てはまります。
シンドラー氏は、この困難な時期におけるこのシステムの可能性を称賛した。
「特に資源が乏しく、教師が不足している時代に、基礎的な数学スキルを促進する私たちのシステムは、学校にとってまさに素晴らしいサポートです」と彼女は結論付けた。
出典： ミュンヘン工科大学