同志社大学における生成AIの教育活用：宿久洋教授のリーダーシップ
生成AIを活用した教育革新
同志社大学は、2024年4月から1年間、生成AIを使った学習支援の仕組みを整える実証実験を開始します。この試みは、業務効率化を目的とした生成AIの導入・活用が増える中で、大学教育にも生成AIを役立てるという新たなアプローチです。
実証実験の目的
- 個別最適化の実現: 宿久洋教授（文化情報学部）によると、生成AIの利点は、学生の間違い方などをパターン化し、それに合わせて教材を最適化することができる点にあります。
- 教育プロセスの改善: 生成AIの活用により、教育プロセスの質を向上させ、学生により適切な学習体験を提供することが目標です。
宿久洋教授の役割とビジョン
宿久洋教授は、この実証実験のキーパーソンとして、生成AIの教育への応用における新たな可能性を探求しています。彼のビジョンは、AI技術を活用して、学生一人ひとりに合わせた教育を実現することです。
実証実験の内容
- Azure OpenAI Serviceの活用: 実験では、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIを利用し、Microsoftの「Azure OpenAI Service」を通じて生成AIの利用環境を整備します。
- 学生と教員の支援: 学生向けには講義・教科書への質問にAIが回答する環境を、教員向けには課題やテストの作成補助ができる環境を構築する予定です。
対象となるプログラム
- Doshisha Approved Program for Data Science and AI Smart Higher Education（DDASH）: このプログラムに参加する学生や関連する教員が実験の対象となります。DDASHはデータサイエンスやAIに関する教育プログラムで、法人内の高校3年生も受講可能です。
実証実験の検証ポイント
- AIでの実現可能性: 実験では、「AIで実現できるか」という点だけでなく、「どれだけ大変か」というコスト感や規模感を検証します。
- システム構築: システムの構築はNTT西日本とそのグループ会社であるNTT EDXが担当します。電子教科書を活用する場合は、NTT EDXのプラットフォームを使用します。
まとめとCGPTのコメント
同志社大学によるこの実証実験は、大学教育における生成AIの可能性を探る重要な一歩です。生成AIを活用することで、教育プロセスの質が向上し、学生に個別化された学習体験を提供することが期待されます。宿久洋教授のリーダーシップのもと、このような取り組みは、教育分野におけるAI技術の応用をさらに推進し、将来的にはより効果的でパーソナライズされた学習環境の実現に寄与するでしょう。
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