科学とAIの融合：物理教育のためのブロックコーディング

人工知能（AI）の教育への統合は、学際的なアプローチを用いて実世界の問題を解決するスキルを学生に身につけさせる必要性から、急速に増加しています。この記事では、物理学の概念、特に減衰振り子の運動の理解を深めるためにブロックコーディングを活用した科学とAIの融合クラスの開発と応用について探求します。KNIMEプラットフォームを使用することで、学生はAIモデルを構築して振り子の位置を予測し、物理学とAIの両方の原則に対する深い理解を育むことができます。このアプローチは、高校生にとってAIをより身近なものにし、革新的で魅力的な方法で複雑な科学的概念に取り組めるようにすることを目指しています。

2022年改訂の科学カリキュラムは、日常生活や社会における科学的問題を、融合的思考に基づいて解決する学生の能力を育成するために、AI統合型探求活動の重要性を強調しています。科学教育へのAIの統合は、カリキュラム内で現代の科学的実践を応用することを可能にします。これまでの研究では、Pythonのようなプログラミング言語を使用してニューラルネットワークモデルを作成するデータ駆動型の融合クラスが探求されてきました。しかし、これらのアプローチはしばしばコーディングに関する深い理解を必要とし、多くの学生にとって障壁となる可能性があります。この記事では、KNIMEというブロックコーディングプラットフォームを使用することで、この課題に対処し、AIモデルの構築と分析のプロセスを簡素化し、コーディング経験の少ない学生にとってよりアクセスしやすくしています。

科学とAIの融合プログラムは、物理学の基本的なトピックである減衰振り子の概念を中心に開発されました。プログラムにはいくつかの重要なステップが含まれます：（1）探求トピックとして減衰振り子を選択する、（2）教科書内の振り子運動探求活動を分析する、（3）Trackerソフトウェアを使用して振り子の位置と速度データを収集してデータセットを構築する、（4）KNIMEを使用してAIモデルを構築し、振り子の位置を予測する、（5）モデルの予測結果を評価する。この構造化されたアプローチにより、学生はAI技術に触れながら、根底にある物理学の原則を理解することができます。

科学とAIの融合クラスは高校生を対象に実施され、彼らの経験は詳細なインタビューを通じて分析されました。結果は、参加への動機、経験と理解の変化、直面した課題と限界など、いくつかの主要なテーマを明らかにしました。学生は、物理学とAIの両方の概念に対する関与の増加と理解の深化を報告しました。しかし、一部の学生はKNIMEの初期学習曲線が難しいと感じ、追加のサポートとガイダンスが必要でした。全体として、このプログラムは肯定的な学習体験を育み、学際的な思考を促進することに成功しました。

この研究の結果は、科学とAIの融合プログラムの開発と実装に重要な意味を持ちます。KNIMEのようなブロックコーディングプラットフォームの使用は、コーディング経験の少ない学生にとって参入障壁を下げ、AIをよりアクセスしやすく、魅力的なものにすることができます。データ収集、モデル構築、評価への構造化されたアプローチは、学生が従うべき明確なフレームワークを提供します。さらに、実世界のデータと実践的な活動の統合は、物理学とAIの両方の原則に対する学生の理解を深めます。この研究はまた、学生が新しい技術の学習における課題を乗り越える際に、適切なサポートとガイダンスを提供することの重要性を強調しています。

この研究は、科学とAIの融合プログラムが学生の物理学の概念の理解を深め、学際的な思考を促進する可能性を示しています。KNIMEのようなブロックコーディングプラットフォームを使用することで、学生はAIモデルを構築して減衰振り子の運動を予測し、物理学とAIの両方の原則に対する深い理解を育むことができます。この研究の結果に基づいて、将来の研究と実践のためにいくつかの推奨事項を挙げることができます：（1）実世界のデータと実践的な活動を統合した科学とAIの融合プログラムの開発と改善を続ける、（2）学生が新しい技術の学習における課題を乗り越える際に、適切なサポートとガイダンスを提供する、（3）学習体験を向上させるために、他のブロックコーディングプラットフォームやAIツールの使用を探求する、（4）科学とAIの融合プログラムが学生の学業成績とキャリア志向に与える長期的な影響を評価するために、さらなる研究を実施する。

KNIME（Konstanz Information Miner）は、データ統合、処理、分析に広く使用されているオープンソースソフトウェアであり、広範なコーディング知識なしで機械学習を可能にします。そのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）により、ユーザーはさまざまなノードを接続してデータ分析およびAIモデルを構築できます。KNIMEは数千ものノードと共有ワークフローを提供し、コラボレーションとモデル比較を容易にします。オフライン機能とPythonやRのような言語との互換性は、学習における柔軟性と自律性を提供します。KNIMEのビジュアルワークフローはコーディングプロセスを簡素化し、機械学習の概念へのアプローチを容易にします。

多層パーセプトロン（MLP）は、この研究で使用される人工ニューラルネットワークの一種です。入力層、出力層、および複数の隠れ層で構成されています。MLPモデルは、バックプロパゲーションと呼ばれるプロセスを通じて重みとバイアスを調整することによって学習し、予測値と実際値の間の誤差を最小化します。隠れ層のニューロンの数は、過学習を避けるために通常、特定の式を使用して決定されます。モデルのパフォーマンスは、二乗平均平方根誤差（RMSE）などのメトリックを使用して評価されます。MLPモデルは、物体の運動の予測や臨床医学における予測モデルの開発など、さまざまなタスクに使用できます。

減衰振り子のデータを収集するために、スプリング振り子を構築し、Trackerソフトウェアを使用してその軌跡を定量化しました。振り子を水で満たしたメスシリンダーに沈めて減衰を誘発しました。位置と速度のデータは時間とともに収集され、581個のデータポイントのデータセットが生成されました。このデータは、AIモデルのトレーニングとテストに使用されました。データの収集と分析のプロセスは、学生が減衰調和運動における時間、位置、速度の関係を理解するのに役立ちます。

MLPモデルはKNIMEのワークフローを使用して構築され、ノードは入力層、隠れ層、出力層を表します。データは正規化を使用して前処理され、位置と速度の値が同じスケールになるようにしました。データセットはトレーニングセットとテストセットに分割されました。RProp MLP Learnerノードを使用してモデルをトレーニングし、MultiLayer Perceptron Predictorノードを使用して予測を生成しました。モデルのパフォーマンスは、R二乗値とRMSEを使用して評価されました。結果は、MLPモデルが減衰振り子の位置を正確に予測できることを示し、R二乗値は0.992、RMSEは0.01でした。