本研究室では、学習科学・人工知能・データサイエンスの融合領域において、教育データを活用して人間の学習を理解・支援・個別化する研究に取り組んでいます。Brendan Flanagan が主宰する本研究室では、Learning Analytics（学習分析）、AI in Education（教育におけるAI）、Educational Data Science（教育データ科学）、Human–AI Collaborative Learning（人間とAIの協調学習）を中心とした学際的研究を推進しています。
私たちの目標は、学習行動を分析するだけでなく、学習者や教育者に対して意味のある、説明可能で、人間中心のフィードバックを提供できる教育技術を設計することです。将来の学習環境は、人間の知能と人工知能の強みを融合し、適応的で内省的、かつ魅力的な学習体験を実現するべきだと考えています。
研究ビジョン
デジタル学習環境では、読書行動、操作ログ、協調学習、文章作成過程、問題解決行動、生成AIとの対話など、多様な学習活動データが継続的に生成されています。本研究室では、これらの学習データをどのように有益な知見へ変換し、学習成果の向上へ結びつけられるかを探究しています。同時に、プライバシー保護、透明性、学習者主体性も重視しています。
本研究室の研究は、主に以下の3つの柱から構成されています。
学習分析と教育データサイエンス
本研究室では、大規模な教育データの収集・モデリング・分析を通して、学習プロセスの理解を深める研究を行っています。
主な研究テーマ：
- eラーニングにおける行動分析
- 読書行動分析・言語学習分析
- 学習進捗モデリング
- 自己調整学習分析
- 予測可能かつ説明可能な教育AI
- 学習ダッシュボードとフィードバック支援
- 学習分析基盤システム
これまでに、日本の高等教育における大規模学習分析基盤の構築や、プライバシーに配慮した教育データ活用環境に関する研究に取り組んできました。
人間中心の教育AI
生成AIが教育分野へ急速に導入される中、本研究室では、AIが学習者とどのように協調し、教育的に意味のある支援を提供できるかを研究しています。
近年の研究テーマ：
- 個別学習支援のための説明可能AI
- 人間–AI協調学習システム
- AIによる振り返り支援・自己説明支援
- 学習停滞（impasse）の検出
- 適応的フィードバック生成
- 倫理的・信頼可能な教育AI
これらの研究は、人間中心の学習分析や、人間とAIの協調知能に関する研究へとつながっています。
学習基盤システムとオープン教育データ
教育イノベーションには、拡張可能で相互運用性を備えた学習基盤が不可欠です。本研究室では、教育機関間で安全に学習データを共有・統合・活用するための仕組みについて研究しています。
主な研究テーマ：
- 学習分析プラットフォーム
- プライバシー保護型分析システム
- 合成教育データ
- オープン教育データセット
- 教育データ標準化・相互運用性
- エビデンスに基づく教育エコシステム
近年では、合成教育データを用いた協調型学習分析や、オープン教育データ活用に関する研究も進めています。
研究分野
現在、本研究室では以下の分野を中心に研究を行っています。
- Learning Analytics（学習分析）
- Educational Data Mining（教育データマイニング）
- Artificial Intelligence in Education（教育AI）
- 教育自然言語処理
- 読書・言語学習分析
- Explainable AI（説明可能AI）
- Human–AI Interaction（人間–AI相互作用）
- Self-Regulated Learning（自己調整学習）
- 教育推薦システム
- 学習ダッシュボード・可視化
- 生成AIを活用した学習支援
- 教育ビッグデータ基盤
主な研究成果
Brendan Flanagan および共同研究者らは、以下のような研究に取り組んできました。
- シームレス学習のための学習分析基盤
- 日本の高等教育向け大規模学習分析システム
- 個別学習支援のための説明可能AI
- 読書行動を支援する学習ダッシュボード
- 教育データサイエンスを活用した読書支援システム
- プライバシー保護型学習分析システム
- 合成教育データを用いた協調分析
- 学習進行・wheel-spinning分析
- 数学学習におけるAI活用型学習停滞検出
国際連携と学術活動
本研究室では、Learning Analytics、Educational Data Science、AI in Education 分野において、国内外の研究者・教育機関と積極的に共同研究を行っています。
また、以下の主要国際会議・学会コミュニティへ継続的に参加しています。
- Learning Analytics & Knowledge (LAK)
- Artificial Intelligence in Education (AIED)
- Educational Data Mining (EDM)
- International Conference on Computers in Education (ICCE)
目標
本研究室は、AIと教育データを責任ある形で活用し、学習者を支援し、教育者を支え、エビデンスに基づく教育の発展へ貢献することを目指しています。
教育・人工知能・データサイエンス・人間中心設計の融合領域に興味を持つ学生・研究者との共同研究を歓迎します。