@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02003476,
 author = {青木, 成一郎 and 小林, 信三 and 小林, 祐也 and 土持, ゲーリー法一 and Seiichiro Aoki and Shinzo Kobayashi and Yuya Kobayashi and GaryHoichi Tsuchimochi},
 book = {情報教育シンポジウム2025論文集},
 month = {Aug},
 note = {主体的学びを促す授業の実現に寄与する授業設計手法の明確化を目的として研究に取り組んでいる．本研究では，受講生が根拠に基づき考えをまとめた文章に，ICEモデルにおけるI（知識）からC（繋がり）やE（発展）への転移が見られることが，主体的学びの姿勢の現れの1つと捉え，ICEモデルに基づく反転授業による授業設計を行った．本稿では，2024 年度春学期と秋学期に実施した，総合大学での宇宙の基礎を学ぶ対面授業の授業設計と，転移の割合を把握して授業設計が適切だったかの判断に必要なモデルの生成のために自然言語処理学習済みモデルBERTへファインチューニングした結果を紹介する．IからCやEへの転移を促すように授業時間をグループワークや発表及び議論に充てるため，事前に知識を得る部分は事前学習とした．また，教員指定のテーマに関する考えをまとめるツールとして，我々独自の協創プラットフォームであるdigital Mandalaを用いた．いくつかのテーマに関して，受講生が事前学習，グループワーク，事後学習でdigital Mandalaへまとめた文章を，I，C，Eへ分類した文を追加学習用データとして用い，ファインチューニングした結果，約78%の精度のモデルが得られた．だが，精度がまだ十分ではないため，分類済みデータの精査，追加データの拡充や他の学習済みモデルの適用などを予定および検討している．},
 pages = {9--15},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ICEモデルに基づき設計した大学での反転授業のDigital Mandalaによる実践と転移把握のためのBERTのファインチューニング},
 volume = {2025},
 year = {2025}
}