教員・学生特性の抽出に基づく多様な授業シミュレーションの構築

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