ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 紀要
  2. 九州女子大学紀要
  3. 60巻2号

生成AIを活用した道徳科における教材研究の在り方

https://kyujyo.repo.nii.ac.jp/records/2000045
https://kyujyo.repo.nii.ac.jp/records/2000045
cb3aff80-eebd-48b9-8529-88be1df303c6
名前 / ファイル ライセンス アクション
kiyo60-2-18.pdf kiyo60-2-18.pdf (2.6 MB)
license.icon
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2024-07-10
タイトル
タイトル 生成AIを活用した道徳科における教材研究の在り方
言語 ja
言語
言語 jpn
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 教材研究
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 教師の多忙化
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 生成AI
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 道徳科
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Study material research
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Teachers becoming increasingly busy
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Generation AI
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Ethics department
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
その他(別言語等)のタイトル
その他のタイトル How to research teaching materials in ethics studies using generative AI
言語 en
著者 作田 澄泰

× 作田 澄泰

ja 作田 澄泰

Search repository
松下 恭平

× 松下 恭平

ja 松下 恭平

Search repository
著者(英)
姓名 Kiyohiro SAKUDA
言語 en
著者(英)
姓名 Kyohei MATSUSHITA
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究は、生成AIを道徳科における教材研究に活用し、その効果を見出した実践研究である。教師の多
忙化により、教材研究に時間をかけ切れていない事実がある。特に、道徳科の授業において、目の前の児童
生徒の実態に合わせて発問を考えたり、問い返しを考えたりする教材研究は難しい。そこで生成AIを活用
することで、「発問に対する反応の予測が立てられやすくなるのではないか」、「このことが労働時間の短縮
につながっていくのではないか」と仮説を立てた。実際に生成AIを活用し、発問の入力や問い返しをした
結果、概ね筆者らの教材研究と同様の結果が得られた。また、本研究においては、小学校教材より中学校教
材の方が生成AIの返答や教師側の問い返しにおいてスムーズに行える結果となった。一方、生成AIに入力
するプロンプトが上手くいかないと、こちらが期待する回答にならないことが多々あり、どのようなプロン
プトを入力するかという教員側の能力が求められることも明らかとなった。
言語 ja
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This research is a practical study that utilized generative AI to study teaching materials in ethics classes
and found its effects. Teachers are becoming increasingly busy, and it is a fact that they do not have enough
time to research teaching materials. Particularly in ethics classes, it is difficult to research teaching materials
that require students to think about questions and responses based on the actual situation of the students in
front of them. Therefore, by using generative AI, we expected that it would be easier to predict reactions to
questions, and that this would lead to shorter working hours. In fact, as a result of using generative AI to input
questions and answer questions, we obtained generally the same results as the authors’ study of teaching
materials. Additionally, the results showed that the generated AI’s responses and the teacher’s questions
could be answered more smoothly in the middle school teaching materials. On the other hand, it has become
clear that if the prompts input to the generation AI do not go well, the answers we expect will often not come
out, and that teachers are required to have the ability to know what kind of prompts to input.
言語 en
書誌情報 ja : 九州女子大学紀要

巻 60, 号 2, p. 195-207, 発行日 2024-02-28
出版者
出版者 九州女子大学
言語 ja
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1884-0159
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12452639
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2024-07-10 07:22:29.687050
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3