オンラインで学ぶ人の
学習意欲をデザインする。
Designing motivation
for people who learn online.
加藤研究室（Educational Technology Lab）は、加藤泰久教授が主宰する研究グループです。教育工学を基盤に、生成AI・大規模言語モデル（LLM）、学習分析、学習管理システムをオンライン高等教育に応用する研究を行っています。完全オンライン大学である東京通信大学を研究フィールドとして、生成AIを活用した学習支援の設計・実装・評価と、プライバシーに配慮した学習データ分析、教育機関における責任あるAI利用を実証的に探究しています。
The Educational Technology Lab (Kato Lab) is a research group led by Professor Yasuhisa Kato. Grounded in educational technology, we apply generative AI and large language models (LLMs), learning analytics, and learning management systems to online higher education. Using Tokyo Online University, a fully online institution, as our research field, we study the design, implementation, and evaluation of generative-AI-supported learning, privacy-preserving analysis of learning data, and the responsible use of AI in educational institutions.
主宰（研究代表者）：加藤 泰久 教授・情報マネジメント学部長 ／ kato.yasuhisa@internet.ac.jp
Lab Director / Principal Investigator: Professor Yasuhisa Kato, Dean of the Faculty of Information and Management — kato.yasuhisa@internet.ac.jp
「学び続けられる」を、設計の問題として扱う
Treating “keeping at it” as a design problem
オンライン大学では、学ぶ時間も場所も学習者自身が決めます。だからこそ、学習が続くかどうかは本人の意志の問題ではなく、教材・システム・支援のデザインの問題です。本研究室は、東京通信大学という完全オンラインの現場を研究フィールドとし、学習履歴データと学習者調査を組み合わせた縦断的なコホート研究を継続しています。
In an online university, learners decide when and where to study. Whether they keep going is therefore not a matter of willpower but of how materials, systems, and support are designed. Using Tokyo Online University — a fully online institution — as our field, we run longitudinal cohort studies that combine learning-history data with learner surveys.
研究の出発点は一貫して「現場に返せるか」です。理論を検証して終わりにせず、チェックリストや設計フレームワークなど、教員が実際に使える形にして提供することを重視しています。
Our starting point is always whether a finding can be returned to practice. Rather than stopping at theory testing, we aim to deliver results in forms instructors can actually use — checklists, design frameworks, and course templates.
研究グループの概要
Group at a glance
本研究グループは加藤教授が研究代表者（PI）として主宰し、情報マネジメント学部の実践ゼミA・Bに所属する学部ゼミ生が学生研究者として参加しています。ゼミでは、生成AIを活用したオンライン学習、教育データ分析、高等教育における責任あるAI導入をテーマとする研究活動・卒業研究を指導しています。
The group is led by Professor Kato as principal investigator and includes undergraduate student researchers enrolled in his Practical Seminar A and B in the Faculty of Information and Management. We supervise seminar projects and thesis research on AI-supported online learning, educational data analysis, and responsible AI adoption in higher education.
研究課題
Current research topics
教育一般ではなく、LLM／AI、学習分析、オンライン教育システム、教育データサイエンスと接続した研究を行っています。
Our work sits at the intersection of education with LLMs and AI, learning analytics, online learning systems, and educational data science.
生成AI・LLMを活用した授業設計と学習支援
Generative AI and LLMs for Course Design and Learning Support
インストラクショナルデザイン（ADDIEモデル）に基づき、生成AIを用いた授業コンテンツ開発フレームワークを構築し、オンライン科目で実践・評価します。
Building and evaluating a framework for developing online course content with generative AI, grounded in instructional design (the ADDIE model).
AIを活用した評価・フィードバックの信頼性
Reliability of AI-Supported Assessment and Feedback
生成AIによるレポート評価を人間の評価者と比較し、評価者間一致度や時系列での安定性を検証。ルーブリックとプロンプトの設計指針を導きます。
Comparing generative-AI scoring of student reports with human raters — inter-rater agreement and stability over time — to derive design guidelines for rubrics and prompts.
学習分析による学習意欲・生成AI利用の縦断研究
Learning Analytics: Longitudinal Study of Motivation and AI Use
学習履歴データと学習者調査を組み合わせた複数年のコホート研究により、オンライン学習者の学習意欲（ARCSモデル・フロー理論）と生成AI利用の関係を分析します。
Multi-year cohort studies combining learning-log data and learner surveys to analyse how online learners' motivation (ARCS model, flow theory) relates to their use of generative AI.
プライバシーに配慮したLLM学習支援システム
Privacy-Preserving LLM-Based Learning Support Systems
学内LLMとクラウドLLMを役割分担させる構成により、根拠を提示する履修・学習支援対話を設計し、個人情報を外部に送らない運用と教育効果を検証します。
Designing evidence-grounded advising and learning-support dialogue that divides work between on-premise and cloud LLMs, and evaluating both its educational effect and its protection of personal data.
AI・ニューロテクノロジー時代のリテラシーと倫理教育
AI and Neurotechnology Literacy and Ethics Education
生成AIを活用したAI倫理・脳神経倫理リテラシー教材の開発と、マイクロクレデンシャルによる学習成果の認証、教育機関におけるAIガバナンスと学術的誠実性を研究します。
Developing AI-ethics and neuroethics literacy materials with generative AI, credentialing outcomes through micro-credentials, and studying AI governance and academic integrity in educational institutions.
外部資金による研究
Externally funded research
主要論文
Selected papers
全業績は researchmap をご覧ください。
The complete list is maintained on researchmap.
著書・訳書
Books and translations
最近の発表・講演
Recent talks
担当科目とゼミ
Courses and seminar
情報マネジメント学部にて14科目を担当しています。
Fourteen courses in the Faculty of Information and Management.
ゼミ配属を考えている方へ
For students considering this seminar
「自分が学んできたやり方」を、いちど研究の対象として外から眺めてみることから始めます。扱うテーマは学習に限らず、人が何かを続けたり続けられなかったりする場面すべてが対象になります。
We start by stepping outside your own way of learning and examining it as an object of research. Topics are not limited to education: any situation where people keep at something — or fail to — is fair game.
- ゼミの進め方：要記入
- これまでの卒業研究テーマ：要記入
- 配属までの流れ・面談の申込方法：要記入
- How the seminar runs: TO FILL
- Past thesis topics: TO FILL
- How to apply and arrange a meeting: TO FILL
研究におけるAI利用とデータの取り扱い
How we use AI in research and handle data
Claudeの研究利用について
Claude use statement
本研究グループは、Claudeを研究ツールとして、文献の比較分析・統合、研究課題の精緻化と研究設計の批判的検討、再現可能なコーディング支援、分析計画、教育用プロンプト・ルーブリック・教材のプロトタイプ作成、生成AIを用いた学習活動の批判的評価、ゼミ討論の準備に利用します。学生を特定できる個人情報、成績、未匿名化の学習ログ、守秘対象の研究資料や利用制限のあるデータはアップロードしません。すべての研究利用は、プライバシー、研究倫理、学術的誠実性に関する大学の規程に従います。
We use Claude as a research tool for literature synthesis, research-question refinement and research-design critique, reproducible coding support, analysis planning, prototyping of educational prompts, rubrics and materials, critical evaluation of generative-AI-supported learning activities, and preparation for seminar discussions. We do not upload personally identifiable student information, grades, un-anonymized learning logs, confidential research materials, or restricted data. All research use follows institutional policies on privacy, research ethics, and academic integrity.
ゼミにおけるAI利用ポリシー
Seminar AI use policy
- Claudeは、発想支援、要約、構造化、反論探索、改善提案、コードやデータ処理の補助として使う。
- 提出物・研究成果の最終的な根拠確認、引用確認、分析判断、執筆責任は本人が負う。
- 学生氏名、学籍番号、成績、相談記録、要配慮個人情報、未匿名化の学習ログは入力しない。アップロードは匿名化済み資料に限定する。
- 未公開論文、査読中原稿、契約上の守秘情報、共同研究先のデータは、大学の規程と相手方との合意を確認してから扱う。
- AIを実質的に利用したレポート・研究発表では、使用した目的・範囲・主要プロンプトを簡潔に申告する。
- AIが示した文献、引用、数値、統計的説明、法律・制度に関する記述は、必ず一次資料で検証する。
- ゼミ共通資料は、共有プロジェクトに格納する前に権利・個人情報・公開範囲を確認する。
- Claude is used for ideation, summarisation, structuring, counter-argument exploration, improvement suggestions, and support with code and data processing.
- Students remain responsible for verifying evidence and citations, for analytical judgements, and for authorship of their submissions and research outputs.
- Student names, student ID numbers, grades, counselling records, sensitive personal information, and un-anonymized learning logs are never entered. Only anonymized materials are uploaded.
- Unpublished papers, manuscripts under review, contractually confidential information, and partners' data are handled only after confirming university regulations and agreement with the partner.
- Reports and presentations that make substantive use of AI briefly disclose its purpose, scope, and main prompts.
- Literature, citations, figures, statistical explanations, and legal or regulatory statements produced by AI are always verified against primary sources.
- Rights, personal information, and disclosure scope are checked before shared seminar materials are placed in a shared project.
加藤 泰久 ／ 学部長・教授
Yasuhisa Kato — Dean and Professor
博士（学術）。専門は学習支援システム、教育工学、学習意欲デザイン、情報環境デザイン、AIを活用した学習環境デザイン。
Ph.D. Research areas: learning support systems, educational technology, motivational design, information design, and AI-enabled learning environment design.
1990年にNTTに入社し、音声処理・教育・検索システムの研究開発に従事。NTTラーニングシステムズではeラーニング基盤の開発を指揮し、NTTサービスエボリューション研究所ではUX・サービスデザインと産学連携を担当しました。2018年の東京通信大学開学に加わり、2022年より情報マネジメント学部長。企業の研究開発と大学教育の両方を経験した立場から、オンライン教育を「つくる側」の視点で研究しています。
Joined NTT in 1990, working on speech processing, education, and search systems. Directed e-learning platform development at NTT Learning Systems, then led UX and service design and industry–university partnerships at NTT Service Evolution Laboratories. Joined Tokyo Online University at its founding in 2018 and has served as Dean of the Faculty of Information and Management since 2022 — approaching online education from the perspective of those who build it.
学歴
Education
職歴
Appointments
所属学会
Academic societies
最近の動き
Recent updates
お問い合わせ
Get in touch
共同研究・講演・取材のご相談を歓迎します。
Enquiries about collaboration, talks, and interviews are welcome.
- 所属Affiliation
- 東京通信大学 情報マネジメント学部Faculty of Information and Management,
Tokyo Online University - 教員紹介（大学公式）Official faculty page
- campus.internet.ac.jp/faculty/teacher/kato_yasuhisa
- 所在地Address
- 〒160-0023 東京都新宿区西新宿1-7-3
東京通信大学Tokyo Online University
1-7-3 Nishi-Shinjuku, Shinjuku-ku,
Tokyo 160-0023, Japan