Research / wrai-vortex
探究の深まりを、
渦としてとらえる。
wrai-vortex は、生徒とらいくんの対話ログから、探究の深まりを自動でとらえる研究プロジェクトです。
探究は、
一直線には進まない。
探究の4段階（課題の設定・情報の収集・整理分析・まとめ表現）を回る方向、思考の深さを中心へ向かう方向とする座標をつくると、一つひとつの会話を、そのまま軌跡として描けるようになります。前の段階へ戻ることは、後退ではなく渦の一部です。
発話ひとつひとつに、3つのラベルをつける。
エンジンは、生徒の発話1件ごとに次の3つを判定します。この3つを対話の流れに沿って追うと、一人ひとりの探究が「渦」のどこを回っているかが見えてきます。
01
探究の内か、外か
いまの発話は探究の話をしているか、それとも挨拶や雑談か。教室の対話には、探究以外の言葉もたくさん混ざっています。
02
探究のどの段階か
テーマ設定・情報収集・整理分析などの、どこにいるか。探究の過程を示す公知の4段階を土台にしています。
03
思考の深さ
事実を並べているだけか、結びつけて考えているか。学習の深さをとらえる公知の枠組みである SOLO タキソノミーを土台にしています。
一発勝負で、検証した。
実際の高校授業の対話ログを使い、エンジンが一度も見ていない授業回に、やり直しなしの1回きりのテストを行いました。特筆すべきは、訓練データなしで動くこと——授業のテーマや進め方が変わっても、作り直す必要がありません。
探究の内/外の判定
統計的に有意（p = 0.0016）wrai-vortex
0.000
訓練あり手法の最高
0.000
キーワードルール型
0.000
探究の段階の判定
訓練あり手法と同着wrai-vortex
0.000
訓練あり手法の最高
0.000
思考の深さの判定
未達・改善中wrai-vortex
0.000
訓練あり手法の最高
0.000
探究の内/外の判定
統計的に有意（p = 0.0016）0.000
0.000
0.000
wrai-vortex
訓練あり手法の最高
キーワードルール型
探究の段階の判定
訓練あり手法と同着0.000
0.000
wrai-vortex
訓練あり手法の最高
思考の深さの判定
未達・改善中0.000
0.000
wrai-vortex
訓練あり手法の最高
軽さは、プライバシーのためでもある。
大規模な外部AIに生徒の会話を送らなくても、手元の小さなサーバで判定が完結する——教育データを扱う研究として、この軽さ自体を設計目標にしています。
数ms
1発話あたりの判定時間
325MB
ピークメモリ。小さなサーバで動く
0件
必要な訓練データ