PROJECT 01 … Q.O.E. 100, 2026｜九州大学公開講座 Kyushu University Open Explorations 100 『総合知探究』
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Q.O.E.100学習設計支援AI（ベータ版）
……大規模言語モデルによる学習ナラティブ生成システム
Q.O.E.100 Learning Design Support AI (Beta)
– An LLM-Based Learning Narrative Generation System
プロジェクト概要 |
本システムは、LLM（大規模言語モデル）を活用した対話型の学習設計支援AIとして、Q.O.E.100の90の公開講座プログラムから、受講者に適した講座の組み合わせを提案することを目的としています。
従来のように分野名や講座一覧から探すのではなく、受講者の関心・課題・目指す姿（例：「知りたいテーマ」「解決したい問題」「将来つくりたい社会像」）を対話の中で整理し、その内容にもとづいて複数の受講プラン（例：5講座程度の組み合わせ）を生成・提示します。
さらに、異なる領域の講座を横断的に組み合わせる提案を通じて、受講者が自分では気づきにくい新たな学習方向の発見を促し、総合知を立体的に理解・構築していく学習体験の創出を目指します。
＊本システムの著作権は九州大学 未来教育デザインアリーナ（FeDA）に帰属します。
開発＝石 偉［シイ・ウェイ｜FeDA / 九州大学 芸術工学研究院 准教授｜E-Learning、情報可視化、教育工学、個別最適化教育］
アドバイザー＝丸山 修［FeDA / 九州大学 芸術工学研究院 未来共生デザイン部門 教授｜Computational Biology（計算生物学）、バイオインフォマティクス］
- システムURL
https://app.feda.kyushu-u.ac.jp/a/qoe_qa/ - 本システムは、九州大学 未来教育デザインアリーナ（FeDA – Future Education Design Arena）における教育設計の知見をもとに構成されています。
- 各講師の講義タイトル・概要および氏名・所属表記は、2026年2月時点の情報をもとに編集しました。最新情報は、九州大学 未来社会デザイン統括本部ウェブサイト内のQ.O.E.100公式プログラムおよび九州大学 研究情報ポータルをご確認ください。
https://in2fs.kyushu-u.ac.jp/qoe/
https://pr-platform.kyushu-u.ac.jp/research/ - 受講のお申し込みは、以下の公式ページよりご登録ください。
https://in2fs.kyushu-u.ac.jp/qoe/registration/
受講登録
注意事項をご一読の上、登録いただきますようお願いいたします。
【登録期間】2月10日（火）～ 各プログラム開講日前日12:00まで受付（定員になり次第締切）
注意事項
- 受講登録時にお預かりする個人情報は、Q.O.E.100の事業のみで使用いたします。また、受講登録いただいた時点で個人情報の使用に同意いただいたものといたします。
- 各プログラムは、50分間です。
- 各プログラムは、一部を除き原則日本語開講です。英語開講プログラムには、「全体プログラム（PDF）」「日程ごとのプログラム（PDF）」上に『英』と記載しています。同時通訳は行いませんが、Zoomの翻訳機能により日本語訳を表示予定です。（通信の不具合等により表示できない場合があることをご了承ください）
- 各プログラム終了後に個別アンケートを実施いたします。アンケートに回答いただいたのちに、受講済証明に相当するバッジ（画像データ）を取得いただくことができます。
- Q.O.E.100終了後に、複数プログラムを受講し、個別アンケートにお答えいただいた方を対象に、Q.O.E.100全体を通してのご感想等をお伺いするアンケートをお送りいたします。回答いただきました方には、後日、複数プログラム受講修了証明書（PDF）をEメールにてお送りいたします。
「Q.O.E.100」に関するお問い合わせは下記までお願いいたします。
publiclec-info☆jimu.kyushu-u.ac.jp（☆を@に変えてご連絡ください）