1学年　探究発表会

2学期のレゴ学習を経て、新たに設定したテーマで探究活動を行い、12/25の県の発表会に参加しました。

↑ブレーンストーミングと、紙と電子黒板でのメモ

↑準備、練習の様子

以下は参加した生徒からの報告です！

ーーーーーーーーーー

私たちは、LEGO SPIKEを用いたミカンの仕分け実験を通じ、「AIの判断ミスを減らし、精度を高める方法」を考察しました。

 
実験では、学習データを3つから5つに増やした際、K近傍法の原理によって精度が66.6%から100%に向上することを確認しました。

この結果から、AIの精度向上には「具体的で豊富なデータ」が不可欠であるという知見を得ました。

この知見を身近な生成AI（GeminiやChatGPT）に応用し、「効果的なプロンプトの条件」について研究を行いました。

 
「具体性のある指示がAIの効果を高める」という仮説のもと、5W1H（いつ・どこで・誰が・何を・なぜ・どのように）を段階的に加えたプロンプトで画像生成を検証しました。

検証の結果、情報を増やすほど意図した画像に近づきましたが、一方で「移動速度」などの視覚化しにくい概念は反映されにくいことも分かりました。また、AIは指示が抽象的だと学習データが多い海外の文化を優先して出力する傾向があるため、意図した結果を得るには「人名」や「場所」の具体的な指定が極めて重要です。

結論として、生成AIを最大限に活用するためには、AIの解釈に委ねる部分を減らし、AIが持つ文化的背景や苦手な概念を理解した上で、適切に言語化して伝えるリテラシーが重要であると考察しました。

ーーーーーーーーーー

当日はたくさんの方が発表を見てくださいました。

生徒たちにとっても貴重な経験となりました。