连我自己都感到有些惊讶。没想到竟然通过了……据说该项目的入选率是个位数，门槛相当高。即便是萌芽研究，据说入选率也仅在10%出头。非常感谢各位评审委员。我深表感激。虽然申请的是4年期的项目（其实我一直以为申请的是3年期……汗），但我希望能在“教育学及其相关领域”中，开展能够成为未来拓展至各类研究之重要种子的研究。

契机源于我在进行学习分析研究时产生的一个疑问，我希望能尝试去解决它，于是便写下了这份申请书。学习分析虽然被称为信息科学×教育科学的交叉领域，但通常被归类为教育技术、认知科学及认知心理学的研究范畴。然而，我意识到，学习分析所能呈现和揭示的内容，归根结底在于人们在看到学习分析的结果后，会有怎样的想法和思考。

此前，我一直与共同研究者岛田老师、谷口雄太老师以及Lu Min老师共同开展学习分析研究，并利用智能信息学研究团队开发的高度信息技术，开发了旨在改善学习的学习分析平台。特别是谷口雄太老师和Lu老师，他们基于我构思的设计方案，探讨了实现路径并进行了开发。我一直期待着这些工具能在实际课堂中被使用，从而提升学生的课堂理解度等。但在某个瞬间，我突然想到：“学生们在看到自己的学习行为数据时，会怎么想？又会怎么做呢？”

在思考这个问题时，有一个关键词是“教育数据素养”。“数据素养”这个词在新闻中经常出现，大家应该有所了解。但“教育数据素养”不仅涵盖分析数据的能力、解读数据的视角或进行分析的编程技能，还包括利用这些数据思考如何改善学习环境并付诸行动的能力。这意味着，仅仅将现有的数据素养应用于教育领域是不够的。关于教育数据素养，我曾在2019年10月于加拿大魁北克举行的UNESCO EduSummit的学习分析小组会议上进行过讨论，但当时未能深入探讨。由于涉及的话题过于广泛，很难深入挖掘单一主题。关于那次讨论的后续内容，请参阅发表在ETRD期刊上的论文。

我认为学习分析研究可以在这方面做出巨大贡献，但当我想到如果这种教育数据素养得到培养，其背后的教育和社会将呈现出怎样的面貌时，我意识到仅靠信息科学和教育技术领域进行讨论是远远不够的。此外，在研究层面，国内外目前也鲜有相关研究，推测该领域的研究本身几乎尚未开展。

此次，我将以“通过教育学领域与信息学的融合，挑战构建教育数据素养习得模型”为题开展研究。信息科学领域由本校的岛田敬士老师加入。教育技术领域除了我之外，还有合田老师（熊本大学）参与；教育社会学领域，我邀请了曾任基干教育院同事、现任本校研究生院人类环境学府的木村拓也老师；教育哲学领域，则邀请了同属该学府的藤田雄飞老师参与。即使这次没有入选，我也一直对教育社会学和教育哲学视角下如何看待数据驱动型教育与学习环境这一课题很感兴趣。

此次能够入选，我深表感谢。随着小学和初中“GIGA学校构想”的推进，我们正迈向每位儿童拥有一台终端设备的时代。接触学习支持系统的机会也将不断增加。我认为，在这一过程中，教育数据素养将变得至关重要。我希望能进一步推动这项研究的发展。

今后也请多多关照。