掲載日：2025.12.04

本件のポイント

• 小林潤平准教授（社会共創デジタル学環 主担当）が、検索拡張生成（RAG）技術を基盤としたAIチューターを開発
• AIチューターを基盤共通教育科目「データ解析基礎」のオンデマンド講義で試行
• 同教材を提供している山形県立保健医療大学でも試行

概要

　山形大学では、文理を問わず全1年生を対象に数理・AI・データサイエンス科目を必修化し、約1600名がオンデマンド講義「データ解析基礎」を履修している。しかし、学生の学習背景の多様性から、均一な教材では理解度や関心に応じた個別支援が難しいという課題があった。そこで小林潤平准教授（社会共創デジタル学環主担当）が検索拡張生成（RAG）技術を基盤に開発したAIチューターを導入した。本システムは、講義資料に加え、これまでの受講生が寄せた質問と教員の回答をまとめた質疑応答データを参照し、学生の疑問に対応できるよう設計されている。これにより、学習レベルに応じた柔軟な支援が可能となり、主体的な学びの促進が期待される。現在、後期開講の「データ解析基礎」試行運用を行っており、次年度には本運用を開始する。また、本教材は山形県立保健医療大学でも試行されており、県内高等教育機関における数理・データサイエンス・AI教育の支援体制構築に向けた実証的取り組みとして展開を進めていく。

詳しくはこちら（リリースペーパー）をご覧ください。

背景

　本学の基盤共通教育では、文系・理系・実務系など、多様な高校での学習背景をもつ1年生が共に学ぶ環境を整えている。本学では、文系・理系を問わず文理横断して、1年生全てが数理・AI・データサイエンス（DS）科目を必修としており、オンデマンド形式の「データ解析基礎」を1600名程度が履修している。しかし、その学生の学習背景の多様性ゆえに、均一な教材や一方向的な講義だけでは、学生一人ひとりの理解度や関心に十分対応できないという課題があった。オンデマンド講義の導入により、時間や場所の制約は軽減されたものの、学習レベルや進度の違いに応じた個別支援の不足が依然として大きな課題として残っていた。一方、山形大学データサイエンス教育研究推進センター（YUDS）では、昨年度から県内高等教育機関と連携し、数理・データサイエンス・AI教育における共通課題を共有してきた。その一環として、オンデマンド教材を山形県立保健医療大学へ提供し、異なる大学間での学習支援の在り方を検証する取組も開始している。

RAGを活用したAIチューターのオンデマンド講義での活用

　学習レベルや進度の違いに応じた個別支援の不足という課題に対し、本学では検索拡張生成（RAG）技術を基盤とするAIチューター機能を開発した。RAGとは、大規模言語モデル（LLM）に外部の教材や資料などを組み合わせて回答を生成する技術である。本学のAIチューターは、この仕組みを講義支援に応用し、学生の疑問に対して、講義内容や教員説明に即した情報を提示できるよう設計されている。これにより、学生一人ひとりの学習レベルに応じた柔軟な支援が実現し、主体的な学びの深化が期待される。

今後の展望

次年度、受講者数 約1600名の同講義での運用を予定
他の講義や学生支援への利活用の方法についてFD・SDを実施済み
オンデマンド教材の他大学提供と本技術利活用をテーマとしたFDセミナーを2月開催予定　

関連リンク

• 研究者情報ー小林　潤平　准教授
• 山形大学データサイエンス教育研究推進センターHP

• 
• シェア
• 送る