生成AIで探究的なサイクルの繰り返しを支援するオンラインデータサイエンス教材の予備的評価

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2026-08-12
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 生成AIで探究的なサイクルの繰り返しを支援するオンラインデータサイエンス教材の予備的評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Preliminary Evaluation of an Online Data Science Learning Environment for Iterative Inquiry Cycles Using Generative AI
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: データサイエンス教育，PPDACサイクル，インタラクティブ学習環境，生成AI
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 大阪大学／関西創価高等学校
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 追手門学院大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Osaka/Kansai Soka Sernior High School
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Osaka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Otemon Gakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Osaka
• 著者名: 北村, 祐稀; 長瀧, 寛之; 岸本, 有生; 白井, 詩沙香
• 著者名(英): Kitamura Yuki; Nagataki Hiroyuki; Kishimoto Tomonari; Shirai Shizuka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: データサイエンス教育においてProblem・Plan・Data・Analysis・Conclusionから構成されるPPDACサイクルがしばしば用いられているが，授業時間等の制約からこれまでの授業実践ではサイクルを1周しか実施できないことも多かった．そこで著者らは，試行錯誤しながら何度もサイクルを実施することを支援するために，Webベースのインタラクティブ学習環境「くるくるデータサイエンス」（通称「くるくる」）を開発した．くるくるは，カードを用いてデータ分析する方法を学ぶための「アカデミーモード」と，生成AIを用いた妖精のキャラクタと一緒に「問題解決ノート」を埋めながら複数回のサイクルを実施するための「ラボモード」から構成される．今回，人文社会系の学生4名を対象として，予備的な評価実験を実施した．その結果，4名全員がアカデミーモードでおよそ10分以内にカードを用いたデータ分析の操作に習熟することができ，SUSのスコアも高かったことから，本教材が初学者にとっても使いやすい可能性が示唆された．さらにラボモードでは，メタ認知的調整や前のサイクルに基づいて次のサイクルの問いを立てることなど，それぞれの学習者が抱える困難さによって生じたギャップをシステムが埋めていたことが，アンケートと半構造化インタビューの結果から明らかになった．
• 書誌情報: 情報教育シンポジウム2026論文集; 巻 2026, p. 220-225, 発行日 2026-08-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会