基調講演

データとAIが導く学びの未来：ミクロな分析からマクロな学習変革へ

近年、教育・学習の在り方は大きく変化しつつあります。個別最適化された学習支援、組織全体の教育設計、さらには教育政策の策定に至るまで、データとAIの活用が不可欠になっています。本講演では、学習分析（ラーニングアナリティクス）を軸に、ミクロ（個人レベルの学習活動）とマクロ（組織や長期間にわたる学習支援）の視点を統合しながら、データとAIがもたらす教育の未来を展望します。

ミクロの視点では、個々の学習データを活用し、リアルタイムで適切な学習支援を行うAI技術やデータ駆動型の学習環境、そして生成AIを活用したパーソナライズドな学習支援について紹介します。マクロの視点では、長期間にわたる学習データの蓄積と分析を通じて、教育機関全体のパフォーマンス向上や学習環境の最適化を目指す取り組みに加え、個人の学習を科目横断的に捉え、入学から卒業までの時間縦断的な支援を実現するための手法についても考察します。

日時と場所

2025年8月21日（木）12:15-13:00【会場：教育学部第一講義棟 101】

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登壇者

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島田 敬士

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九州大学 システム情報科学研究院 情報知能工学部門 教授 / ラーニングアナリティクスセンター長

2002年九州大学工学部電気情報工学科飛び級のため退学。2004年九州大学大学院システム情報科学府修士課程修了。2007年同大学大学院システム情報科学府博士後期課程修了。博士（工学）。2007年4月より九州大学大学院システム情報科学研究院助教。2013年10月より同大学基幹教育院准教授。2017年4月より同大学大学院システム情報科学研究院准教授、2019年10月より教授、現在に至る。その間、JSTさきがけ研究者兼任。ラーニングアナリティクス、パターン認識、メディア処理、画像処理に関する研究に従事。2019年IPSJ/IEEE-CS Young Computer Researcher Award、令和2年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞、第7回 IMS Japan賞 優秀賞などを受賞。

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