AI・機械学習・学修ログ活用システム

概要

内製したAI・機械学習・学修ログ活用システムのなかからオープンソース化が可能なモジュール(python)については、教育機関で活用できるよう随時公開し、本学DX推進計画の成果を全国へ普及させる方法の１つとします。

統合型知的学修支援システム（ITS：Intelligent Tutoring Systems）

プログラムソース（Google Colaboratory）

2023年度より、内製化してきたITSにAPI経由で生成系AI(gpt-4モデル)を組み込むことで、統合型ITSの開発を進めております。現在、下記のモジュールなどの公開準備を進めております。下記のプログラムは、Google Colaboratoryで作成したうえで、公開をしていますので、プログラムをすべて実行できます。

活用事例報告（外部サイトへリンクします）

私立大学情報教育協会・ ICT利用による教育改善研究発表会・B-5
教育システム情報学会（JSiSE）2023年度第2回研究会

モジュールの利用方法

本学の「AI・機械学習・学修ログ活用システム」のなかで、「Windows環境のPyhton」で動作確認をしたモジュールを公開しています。各モジュールを１つのpyhonファイル（***.py）として保存することで、それをWindows環境のPyhtonで実行できます（ IDLEで「ファイルを開いて実行」します）。

なお、「データサイエンススキルチェックサイト」として公開してるモジュールは、Google Colaboratoryで実行を確認しています。

「Windows環境のPyhton」の構築方法（外部サイトへリンクします）
「IDLE」について（外部サイトへリンクします）

医療データサイエンス学修サイト

システム概要

VRメディアを使ったSTEAM教材を使って深層学習の仕組みを学んだうえで、手を動かしながらプログラミング技術を修得する学修教材です（「医療データサイエンス学修サイト」のページへリンクします）

スクリーンショット

目的

VRを生かしたロボットプログラミング教材により深層学習の仕組みを学んだうえで、手を動かしながらAI技術を修得します。

特徴

プログラミングで制御ができるロボットを配置した模型都市で、障害物を回避しながらロボットを目的地へ移動させる課題などを設定
ロボットも、要求駆動型とデータ駆動型の２種類を用意して、要求駆動型とデータ駆動型プログラミングの本質的違いを実感
MDASHに求められるプログラミングスキルを確実に修得できる演習問題も体系的に用意
内製化したAIを教育支援だけではなく、AIで使用している深層学習などのプログラムを演習問題としても活用

データサイエンススキルチェックサイト

システム概要

AIのフィードバックに振り回されることなく、AIを正しく理解して、それを活用できるようにプログラミングを中心としたデータサイエンススキルを修得することを目的とします。情報処理演習や情報科学の事前事後学修、医療データサイエンス入門Ⅰ・Ⅱの振り返り学修のツールとしても利用できます。また、令和４年度から始まる高等学校「情報Ⅰ」・「情報Ⅱ」の学修内容にも準拠していますので、将来的なリメディアル（補正的な学び）にも利用できます。

スクリーンショット

公開モジュール

リテラシーレベルチェック（積み上げ式）（データ分析のプロセスに従って、要求、収集、分析、洞察、伝達のスキルを修得します）

早期体験学習オンライン発表会サイト

システム概要

オンラインで実施することとなった早期体験学習発表会を、できるだけ活性化して、興味を持って参加してもらえるように、発表会の形式を日本薬学会年会などの学術大会と同じくパラレルセッションにしたり、AIによる座長などを用意したりしました。

スクリーンショット

パラレルセッション

AI座長（クラスタリング）

AI座長（コンシェルジェ）

ピアレビュー

公開モジュール

スライド処理モジュール (self_slide_img.py, self_slide_txt.py)
自然言語処理モジュール (self_NL.py)
学びの可視化・最適化モジュール (self_NL_comp.py)

活用事例報告（外部サイトへリンクします）

二瓶裕之、浜上尚也、木村治、小田雅子、「ワークショップと発表会をバーチャルワーク化したコロナ禍での早期体験学習」、日本薬学会第141年会：ポスター発表：[27P01-270]（2021/3/27）
二瓶裕之、「ライブ配信型オンライン授業の進め方」、FDのための情報技術研究講習会、私立大学情報教育協会（2020/2/25）

「情報科学」課題用モジュール

モジュール概要

本学、初年次授業科目「情報科学」では、基礎的なデータサイエンススキルの醸成を図るために、プログラミング(python)の基礎から機械学習までの演習を行っています。「情報科学」課題用モジュールは「情報科学」において演習に用いられているソースです。数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）のモデルカリキュラム（外部サイトへリンクします）でお使いただけるスキルセットも記載しています。