大規模言語モデルとRAGを用いた等価変換思考理論に基づく教示支援ツールの試作と創造的学習への展望

カテゴリ：部門大会

論文No：TC16-1

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Development of a Teaching Support Tool Based on the Equivalent Transformation Thinking Theory Using Large Language Models and RAG: A Preliminary Study Toward Creative Learning

著者名：大野 麻子（神戸大学）,服部 哲郎（香川大学）,今井 慈郎（香川大学）

著者名(英語)： Asako Ohno (Kobe University),Tetsuo Hattori (Kagawa University),Yoshiro Imai (Kagawa University)

キーワード：等価変換思考理論,大規模言語モデル,検索拡張生成,創造的学習,主体的・対話的で深い学び,Equivalent Transformation Thinking,Large Language Model,Retrieval-Augmented Generation,Creative Learning,Active, interactive, and deep learning

要約(日本語)：等価変換思考（ETT）理論は，グループディスカッションや探究活動と親和性が高く，主体的・対話的で深い学びを促す強力な思考枠組みである．これまでに，ETT理論は技術者研修等において複数人によるアイディア創出や創造的問題解決の手法として活用されてきたが，その教育的応用に関する方法論は十分に体系化されておらず，専門知識を持たない教員が授業に取り入れることは困難である．本研究では，この課題を克服するために，ETT理論に関する文献を知識基盤として構築し，大規模言語モデルと検索拡張生成（RAG）を組み合わせて，教員が入力した教示内容に応じてETT的な説明や問いかけを自動生成する教示支援ツールを試作している．本稿では，オペレーティングシステム授業を想定した出力例を提示し，その教育的可能性を検討する．

本誌掲載ページ：617-622p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：327Kバイト