論文タイトル：A process-oriented analytic framework for problem-finding in
higher education: capturing inquiry trajectories through multimodal trace data and AI-mediated support

著者：高野 晋也、永原 健大郎、大原 佳子

掲載誌：Educational Technology Research and Development

発行年月：2026年7月6日

概要：

課題発見は、創造性や探究型学習の基盤となる一方、その過程を観察・評価することは容易ではありません。本研究では、5段階の課題発見活動と、テキスト・画像・時間情報からなるマルチモーダルトレースデータを組み合わせ、学習者の思考過程を捉える分析フレームワークを提案しました。28名を対象とした実験では、活動の進行に伴い知覚的な気付きから概念的な推論へと発展する傾向が確認されました。また、AIが提示した新たな視点の取り入れ方が、その後の発想の多様性や抽象度と関連する可能性も示されました。本論文で提案するフレームワークは、特定のAIツールや分野に限定されず、課題発見の過程を体系的に分析する方法として活用できます。

掲載URL：https://rdcu.be/fsl1W