の高度化には，多様な授業データが必要不可欠であ教員支援システムの開発において，多様な授業る．しかし，実際の授業データは児童・生徒のプラデータが必要不可欠であるが，実データの収集は個イバシーに関わる機微な情報であり，収集・共有が人情報保護の観点から困難である．本研究では，メ困難であるという「データ不足」の問題がある．タプロンプト最適化を通じて，既存の少数授業記録この課題に対し，近年，LLMのエージェントとから，授業環境（教員ペルソナ，学生ペルソナ，授しての能力を活用し，教育環境を仮想的に再現する業コンテキスト）を抽出し，それに基づいた場面ご試みが活発化している．LLMによるデジタルツイとの一括生成により一貫性のある授業対話をシミュンモデリングのトレンドを調査し，物理的なシミュレーション・再現する．さらに，抽出した授業環境レーションを超えた，意味的・文脈的な再現が可能を組み替えることで，多様な組み合わせの授業対話になりつつあることが示されている[8]．そして，を生成し，その再現性と制御性を検証した．LLMエージェントを用いて教室内の多様な役割（教師，生徒）を再現し，教育メカニズムの解明や教授

法の検証を行うフレームワーク[9]が提案されてい近年，GIGAスクール構想をはじめとする教育DXる．しかし，これらの研究は一般的な教室環境の再の推進に伴い，教育データの利活用による個別最適現に主眼を置いており，授業対話全体を再現する点化された学びや指導の実現が期待されている[1]．については十分な検討がなされていない．教育現場においては，学習者と教員を支援する機械また，教育分野におけるデータ不足の解決策とし的な方法への需要が高まっている．そして，文部科て，合成データの生成が注目されており，プライバ学省中央教育審議会[2]は継続的に学ぶ教員を求めシー保護と公平性を考慮した教育データの合成手法ており，その一環として教員が自身の教育実践を振[10,11]が提案されている．しかし，これらの手法はり返り，改善策を検討する省察活動[3]が注目され主に表形式の学習者データの生成に焦点を当てておている．しかし，学校現場における教員の多忙化はり，教員の指導改善に資する多様な授業対話データ深刻であり，教員が自身の授業を振り返り，指導技の生成ではない．加えて，授業対話の生成において術を向上させるための省察活動に十分な時間を割くは，適切なプロンプト設計が不可欠であるが，LLMことが困難な状況にある[4]．自身にプロンプトを生成・評価・改善させる「メタこのような背景から，大規模言語モデル(LLM)をプロンプト最適化」の手法[12]は，複雑なタスクに活用し，授業対話音声から自動的に分析や改善アドおいて人手による設計を上回る性能を示している．バイスを生成することで，教員の省察を効率的に支教員支援システムの評価や高度化においては，多援するシステムの開発を行っている[5]．教員支援様な熟練度（ベテラン・新人）や指導スタイル，まの研究としては，「主体的・対話的で深い学び」の観た主体的・受動的といった多様な学生を想定した検点から，省察活動のデジタル化に着目した研究[6]，証が必要不可欠である．しかし，実地調査においてコンピュータシステムを用いた発話分析[7]が行わ多様な属性を網羅するデータを収集することは，協れている．しかし，学習者支援の研究に比べ，教員力校の偏りや人的コストの観点から現実的に難しを支援する研究は少ない．教員支援システムの開い．そこで，本研究では，既存の少数授業記録から，org/licenses/by/4.0/).最適化ループ6メタプロンプト授業環境シミュレーション発話評価授業環境（教員ペルソナ，学生ペルソナ，授業コンテキスト）を抽出し，それらを組み合わせることで多様な授業対話データを生成する手法を提案する．具体的には，(1)既存の少数授業記録から授業環境を抽出するためのメタプロンプトを，シミュレーション評価を通じて反復的に最適化する．そして，(2)抽出した授業環境の要素を組み替えることで，多様かつ一貫性のある授業対話を一括生成する．