企画セッション

• エージェンシー育成のための社会情動的スキルに関する研究

• 教育DXを支えるLA（Learning Analytics）の多面的検討（「教育DXと実世界指向学習環境」に統合いたしました）

• ニューノーマル時代における先進的な学習状態推定と学習体験創出

• データサイエンス教育における授業設計

• 近未来の医療者教育

• 教育DXと実世界指向学習環境

• 「答えのない課題の解決に挑む学び」を支える教育システム・デザイン

オーガナイザ：山川修（福井県立大学），多川孝央（九州大学），藤平昌寿（帝京大学），安武公一（広島大学），真嶋由貴恵（大阪府立大学）

概要：OECDは2030年に向けた教育改革のビジョンとなるラーニング・コンパスの中で，エージェンシーと呼ばれる中核的概念を提唱している．エージェンシーとは変革を起こすために目標を設定し行動する能力と考えられているが，OECDはそれを発達させる基盤の一つとして，社会情動的スキルをあげている．社会情動的スキルは，我々が今まで企画セッションでテーマにあげてきた，「対話」の基礎となるものであり，また「SEL（Social and Emotional Learning）」とはまったく重なっている．
そこで2022年度の企画セッションはエージェンシー育成を意識した社会情動的スキルに関する理論的および実践的研究を広く募集する．ここには以前からのテーマである「対話」「SEL」も，もちろんターゲットに入るので，是非応募していただきたい．

カテゴリ表との対応（議論観点→カテゴリ→分野名）
支援対象→教育・学習手法→協調学習

キーワード：コミュニケーション支援，コミュニティ支援，グループ学習
テーマ独自のキーワード：エージェンシー，社会情動的スキル，対話

オーガナイザ：緒方広明（京都大学），柏原昭博（電気通信大学），田村恭久（上智大学），林佑樹（大阪府立大学），松居辰則（早稲田大学），村上正行（大阪大学），吉田自由児（デジタル・ナレッジ），加藤泰久（東京通信大学），仲林清（千葉工業大学），真嶋由貴惠（大阪府立大学），松居辰則（早稲田大学），森本容介（放送大学）

概要：DX（デジタルトランスフォーメーション, Digital Transformation）とは，「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し，データとデジタル技術を活用して，顧客や社会のニーズを基に，製品やサービス，ビジネスモデルを変革するとともに，業務そのものや，組織，プロセス，企業文化・風土を変革し，競争上の優位性を確立すること」（経済産業省）とされる．教育や学習においてもDX（教育DX）は今後の重要な課題となる．さらに，教育DXを実現するためにはLA（Learning Analytics（学習データの活用））がその基盤となる．大規模な学習履歴，あるいは粒度の細かな学習行動履歴，生体情報等（学習データ）から学習者の学習過程のみならず思考過程，心的状態をも把握できる可能性に期待が寄せられている．学習評価・教育評価の観点からは「今までできなかったこと」，つまり，学習プロセスに関する評価の可能性への期待であると考えられる．DXの本質は，ICTの利活用をさらに高度化し，データ・技術・人間が共生して新たな価値を創出することにある．したがって，LAは「技術と人間の共生」という考えのもと戦略的かつ計画的（何をデジタル化するのか，何ができるようなるのか，何が変わるのか）に位置づけられる必要がある．そこで，本企画セッションでは，教育DXの基盤となるLAに関する理論・技術・実践の先進的な事例やツールをご紹介いただき，教育DXの基盤となる実効性の高いLAを実現するための課題を共有し，産官学連携も視野に入れた多面的な議論を行いたい．

カテゴリ表との対応（議論観点→カテゴリ→分野名）
支援対象→設計　　　→学習環境デザイン
支援対象→分析・評価→学習者特性・行動分析
支援対象→学習評価・アセスメント
技術　　→先進的学習支援技術→分析技術

キーワード：
学習科学，ポートフォリオ，テスト理論，レスポンス分析，数理モデル，データマイニング，学習データ，ラーニングアナリティクス，ビッグデータ，学習過程，思考過程，心的状態，生体情報，学習履歴

オーガナイザ：長谷川忍（北陸科学技術大学院大学），松浦健二（徳島大学），國宗永佳（千葉工業大学），宇都雅輝（電気通信大学），山元翔（近畿大学），田和辻可昌（早稲田大学），柏原昭博（電気通信大学），曽我真人（和歌山大学），小尻智子（関西大学）

概要：ソーシャルロボット，Virtual Reality(VR)，Augmented Reality (AR)などの先進的学習メディアの進展や，コロナ禍を契機としたコンピュータやネットワークの利用を前提とした教育・学習環境の普及に伴い，これまで以上に多様化する個のニーズに適応した学習体験の創出が求められている．こうしたニューノーマル時代の学習体験に資する認知的，感情・情動的プロセスを効果的に引き出すためには，知識やスキルの評価はもとより，学習者のエンゲージメント，動機付け，安心感など様々な観点からの学習状態の推定と，対象ドメインや，活用するメディアやデバイスの特性を活かした教育・学習支援のデザインが必要不可欠である．本企画セッションは，昨年開催された企画セッション「先進的学習メディアを用いた新しい学習体験の創出」を発展させたものであり，関連研究を一堂に会して先進的学習支援技術の研究・開発を幅広く推進することを狙いとしている．

カテゴリ表との対応（議論観点→カテゴリ→分野名）
技術→先進的学習支援技術→先進的学習支援

キーワード：アフェクティブコンピューティング，VR，AR
テーマ独自のキーワード：AI，学習状態推定，学習体験創出，適応的学習支援

オーガナイザ：布施 泉（北海道大学），西端 律子（畿央大学），浅羽 修丈（北九州市立大学），尾崎 拓郎（大阪教育大学），鷹岡 亮（山口大学），永田 奈央美（静岡産業大学），西野 和典（太成学院大学），長谷川 理（武蔵野大学），波多野 和彦（江戸川大学），森 祥寛（金沢大学），山川 広人（公立千歳科学技術大学），山本 樹（明海大学）

概要：我が国では，「多様性を内包した持続可能な社会」の実現に向けて，AI技術をはじめとしたテクノロジーと社会の仕組みを連動して社会課題を解決するために，初等中等教育や高等教育を通じて，新たな数理・データサイエンス・AI教育の構築を目標として，具体的な目標と取組みが策定されている(AI戦略2019)．高等教育段階では，データサイエンス教育におけるカリキュラムの開発・展開，優れた教育プログラムの認定制度の構築，データサイエンスの応用基礎プログラムの開発・展開，課題解決型AI人材の育成等の取組みが進められている．
本企画セッションでは，高等教育段階においてデータサイエンス教育を先行して実施されている方々にご登壇頂き，授業デザインやそこでの工夫や苦労されている点などを発表して頂きながら，フロアの皆さんとデータサイエンス教育のこれからの進め方や課題について意見を交換し，参加して頂いた方々の知見も共有していきたいと思います．本セッションでのご発表をお待ちしております．

カテゴリ表との対応（議論観点→カテゴリ→分野名）
支援対象→設計→授業設計・インストラクショナルザイン
支援対象→対象別教育→高等教育

キーワード：AI（人工知能），教育方法，カリキュラム・デザイン，授業実践，シラバス
テーマ独自のキーワード：データサイエンス教育, AI教育, リテラシー教育, 教科「情報」, モデルカリキュラム, 資格・認定制度

オーガナイザ：真嶋由貴恵（大阪府立大学），丹羽雅之（岐阜大学），中村裕美子（大阪府立大学），木下淳博（東京医科歯科大学），須永昌代（東京医科歯科大学）

概要：長引くCOVID-19の流行において，医療者等の教育機関では臨床実習の中止，オンライン・オンデマンド教育が余儀なくされました．一方で，旧態依然の医療者教育からの脱却が真に求められ，実践されてもいます．そこで，本企画セッションでは，COVID-19の流行時での医療職等の教育分野での課題を明らかにし，オンライン会議システム，ICTによる教授方法の工夫やARやVR，センシング，IoT，AI，エージェントなどの新たなツールの活用，教育評価におけるビッグデータ解析，IRなどから明らかになった新たな知見に関する研究報告を募集し，近未来の医療者教育について議論いたします．

カテゴリ表との対応（議論観点→カテゴリ→分野名）
支援対象→領域別教育→医療・看護・福祉教育

キーワード：医療者教育，専門職教育，継続教育，社会人教育，施設内教育，研修デザイン，スキル学習，健康教育，患者教育，ロボット・AI・IoTの活用，質保証，eラーニング，臨地実習支援，AR/VR，LMS，評価手法，ユーザインターフェース

オーガナイザ：佐々木整（拓殖大学），鷹野孝典（神奈川工科大学），三石大（東北大学），光原弘幸（徳島大学），高木正則（岩手県立大学）

概要：携帯情報端末や高速無線通信，存在感を有して知的に振る舞うロボット，身の回りの様々なモノをコンピューティングの対象とするIoT，実世界と仮想世界を融合した学習環境を提供するMR/VR/ARなど，新しい教育学習環境を切り拓く技術が次々と社会に浸透しており，このような新技術は教育学習環境を大きく変えようとしています．
　また，世界的なコロナ禍の影響で，教育学習環境のオンライン化が一気に加速し，教育現場におけるDXへの関心が急速に高まっています．このような学び方や教え方のパラダイムシフトの必要性や可能性を実感する一方で，実際にその場に訪れ，人やモノと接することでしか得られない学びを提供する実世界指向の教育学習環境の重要性も指摘されています．
　こうした教育学習環境の急速な変化を踏まえ，「教育DXと実世界指向学習環境」について，そのための教授設計も含め， システム・基礎技術の開発， 実践， ならびに， 新しい教育・学習手法に関する研究発表を募集し， 共に考える議論の場としたいと考えています．

カテゴリ表との対応（議論観点→カテゴリ→分野名）
技術→ICT活用→ディバイス活用
技術→先進的学習支援技術→先進的学習支援
技術→先進的学習支援技術→ユーザインタフェイス

キーワード：AI（人工知能），アフェクティブコンピューティング，エージェント，機械学習，情報検索，適応的支援，ナビゲーション支援，リフレクション支援，情報推薦，ゲーミフィケーション，外在化支援，抽象化支援，知識マップ，仮想現実（VR），拡張現実（AR），HCI，視線入力，ヘッドマウントディスプレイ（HMD），ジェスチャ入力，3D，可視化，センサーデバイス，音声入力，シミュレーション，マイクロワールド，擬人化技術，アウェアネス，テレイグジスタンス，力覚情報，ヒューマノイドロボット
テーマ独自のキーワード：個別最適化，パーソナライズ学習，教育DX，実世界指向学習環境

オーガナイザ：瀬田和久（大阪府立大学），村上正行（大阪大学），後藤田中（香川大学），田中孝治（金沢工業大学），高木正則（岩手県立大学），山崎治（千葉工業大学）

概要：令和3年1月26日の中央教育審議会による答申，および令和4年1月18日の日本経済団体連合会による提言において，それぞれ「従来の日本型学校教育」「従来の日本型雇用システム」が転換点にきていることが明言されています．新たな人材育成・人材雇用の仕組みづくりが要請される理由として，先行きが見通せない予測困難な時代，また持続可能な未来のために劇的な変革が求められる社会が挙げられています．このような中で，従来からの価値のみに縛られず，新たな課題の発見・解決を通じた「価値創造」に対応できる人材の重要性が増してきています．また，価値観が多様化し，複雑さを増す現代という時代において，一人ひとりが自身および他者の良さや可能性を認めつつ，協働的に社会の課題へ取り組む必要性も謳われています．このような時代・社会からの要請に対して，「答えのない課題解決に挑む」人材をどのように育成していくのか，は我々にとって喫緊の課題の一つと言えます．
本セッションでは，答えのない課題解決に挑む学びを促進し，支援するため教育システム・デザインの提案・実践また，それらの取り組みを加速するための教育DXに寄与する先行的な取り組みに注目します．「課題解決プロセス（課題の定義や解決，評価）」「創造性・創造的問題解決」「研究開発（R&D）」などに関連した取り組みの他，価値創造ができる人材育成のカギと考えられる「主体的な学び」「協働的な学び」「個別最適な学び」の実現に向けた取り組みなどの発表を広く募集します．ここには，「問題解決支援」「PBL」「ディスカッション支援」「アイディアソン・ハッカソン」「グループ学習」「ポートフォリオ」「パフォーマンス評価」「リフレクション」「メタ認知」「学習科学」「デザイン研究」など多くのキーワードと関わる研究が含まれます．またこれらを支える技術の在り方としてICT活用・先進的学習支援技術・教育DXの観点からの研究も歓迎いたします．なお，本セッションは, 学会誌2024年度特集号（2023年6月投稿締切予定）の企画と連動するものです.

カテゴリ表との対応（議論観点→カテゴリ→分野名）
支援対象→教育・学習手法→アクティブラーニング
支援対象→教育・学習手法→協調学習
支援対象→領域別教育→スキル学習

キーワード：PBL，アイディアソン，ハッカソン，ディスカッション支援，問題解決支援
テーマ独自のキーワード：創造性・創造的問題解決，主体的学び，個別最適な学び，協働的な学び