「FeDA第6回オンライン勉強会」が2025年12月23日に行われました。
開催概要を以下に記録し報告します。
ご協力・ご参加くださった本学関係教職員の皆様に、あらためて深くお礼申し上げます。
ありがとうございました。
開催日時・形式
2025年12月23日（火）16:45～18:15
ZOOM オンライン
プレゼンテーター
石 偉 Wei SHI
FeDA／芸術工学研究院 准教授
専門領域：E-Learning、情報可視化、教育工学、個別最適化教育
レクチャータイトル
「AIによる学習者ニーズに応じたカリキュラム自動生成システムの開発」
レクチャー概要
未来教育デザインアリーナ（Future Education Design Arena, FeDA）は、九州大学が構想する総合知デザイン教育プラットフォームの中核拠点であり、学部や研究科の枠を超えて学際的な知を結集し、社会の変化に対応した教育を創出することを目指している。その中心となる取り組みが、AI と編集的思考を組み合わせたマイクロクレデンシャルである。学習者の目的に応じて柔軟に組み合わせ可能なモジュール型学習を構築し、生涯学習やリスキリングを支援する新しい教育モデルを提供している。
本研究では、この事業の一環として、AI 技術を用いて学習者のニーズに応じたカリキュラムを自動生成するシステムの開発を進めている。開発中のシステムは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用した LLM ベースの手法により、学習者との対話を通じて希望や目的などの情報を抽出し、膨大な講義データを参照して複数の講義を組み合わせたカリキュラム案とその理由を提示することができる点に特徴がある。
さらに本システムは、2026年3月に伊都キャンパスで開講予定の一般向け公開講座プログラム「Q.O.E.（Kyushu University Open Explorations）」における実証的検証も予定している。しかし Q.O.E. では現状、講師から提出される情報が限られており、講義内容の把握や学習者とのマッチングが難しいという課題がある。この問題は FeDA のカリキュラム提案システムでも同様であり、シラバス情報の不足が実用化を進めるうえで重要な課題となっている。そこで本研究では、RAG を活用した LLM により、講師が提供した限られた情報からでも講義として成立する内容を推定するシステムを開発し、講義情報の自動拡張を可能にしている。
本発表では、FeDA とマイクロクレデンシャルの背景紹介に加え、AI による学習者ニーズ対応型カリキュラム自動生成システムおよび RAG 技術を用いた講義情報拡張システムについて紹介する。
全体プログラム
- FeDA（未来教育デザインアリーナ）の概要紹介
川出 絵里［FeDA/未来社会デザイン統括本部］ - 講演：「AIによる学習者ニーズに応じたカリキュラム自動生成システムの開発」（約30分）
石 偉 ［FeDA/芸術工学研究院］ - 質疑応答
司会＝丸山 修［FeDA/芸術工学研究院］