ユームテクノロジージャパン株式会社（以下、UMU）は、「ラーニングイノベーショングランプリ2023」にて、電気通信大学・宇都研究室 問題生成グループ「深層学習と項目反応理論を用いた難易度調整可能な読解問題自動生成」へ特別賞・UMUラーニングテクノロジー賞の授与を行いました。

その選出理由や今後への期待について、ビジネスプロデューサー 小仁 聡に聞きました。

ラーニングイノベーショングランプリ2023とは

ラーニングイノベーショングランプリは、一般社団法人ラーニングイノベーションコンソシアム（LIC）が、これまでにない学習・教育方法やスタイル、革新的なラーニングテクノロジーを発掘し、新たな学習・教育環境を提案するために、2016年から高等教育機関（大学・大学院・高等専門学校等）の研究室（チーム）を対象に開催している大会です。

今後ますます学術発の知見に対する産業界の期待も高まることが予想されるなか、教育や人材育成に関わる企業と、革新的な学習・教育環境を研究している高等教育機関のマッチング機会を拡げるものです。こうしたなかで、本グランプリは産学のブリッジ役となるものです。

 

ラーニングイノベーショングランプリ参加の背景

UMUは、学びを再定義し、イノベーションを起こす会社であり、学びのイノベーション啓発のためにいくつかの団体に所属しています。そのひとつが、民間企業と学術との連携を図るコ・クリエーションの場である、一般社団法人ラーニングイノベーションコンソーシアムです。ユームテクノロジージャパンは2022年からスポンサーとして本大会に参加しています。

 

電気通信大学・宇都研究室 問題生成グループ
「深層学習と項目反応理論を用いた難易度調整可能な読解問題自動生成」に特別賞

ユームテクノロジージャパン　ラーニングエバンジェリスト　小仁 聡は、以下３つの理由から本質的かつ革新的であるとして、特別賞・UMUラーニングテクノロジー賞として電気通信大学・宇都研究室 問題生成グループを選出しました。

 

1．学習転移を担う

本研究は、テスト問題を相手のレベルに応じて作成するものです。

今大会では、生成AIから動画や画像などのインプット学習のコンテンツを自動生成する研究が多数ありました。一方、本研究は、学んだうえで練習するテスト問題を作成しています。教育の本質である、「わかる」から「できる」になるための学習転移を担うツールとして生成AIを応用した本研究を高く評価しました。

 

2．学習者視点

本研究では、一人ひとりの能力に合ったテスト問題を作成しています。個別化学習がトレンドであり、作り手ではなく学習者中心に学びをデザインする考え方を元につくられています。これは非常に大切なことです。

 

3．スケーラビリティ

UMUは、日本の大手企業などにプラットフォームを提供していて、商品教育のために活用されているケースが多々あります。その際、テスト問題作成に手がかかり、課題となっています。本研究は、民間企業での応用が利き、スケーラビリティがあると感じました。

 

ラーニングイノベーショングランプリに参加して得た学びと期待

昨年度から参加するなかで、学術の世界は民間企業とは視点が異なり、参考になる研究が多いことに気づきました。

今大会では、ChatGPT2.0や3.5、4.0などの技術が出る前の昨年度から取り組んでいた研究を発表しています。大きな技術革新があり、研究者は最新の技術であればもっとよいものができるという気持ちをもっていたのではないでしょうか。インフラとなる技術レベルが革新的に飛躍したので、来年度は今年度をはるかに超える発表になると期待しています。

UMUはこの５年間で日本のマーケットで確固たるポジションにつくことができました。今後、民間企業と学術研究をつなぎ、コラボレーションを図っていきたいと考えています。（小仁 聡）

 

ラーニングイノベーショングランプリ2023　公式ページ

https://ligp.gingerapp.co.jp/

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