CALST（Co-study Group on Advanced Learning Science and Technology）は、学びを人間にとって最も深遠な知的営みのひとつと捉えています。私たちの使命は、人工知能をはじめとする先進的な研究を通じて、学習プロセスのモデル化と体系化を進め、この重要な営みをさらに発展させることにあります。
ミッションステートメント
深い議論の促進： 学習という複雑な知的活動について、論理的かつ掘り下げた議論を促進し、従来の制約や言い訳にとらわれず、幅広く自由な対話を展開します。
研究スキルの向上支援： メンバーが自身の研究スキルを磨き、プレゼンテーションやフィードバックを通じて既存の知の枠を越え、革新的な成果を創出できるよう支援します。
知識交換のハブとなる： 学習を、普遍的な人間活動であると同時に、個別の文脈や経験に深く根ざした現象として捉え、多様な分野からの知見・方法論・研究成果の交流を促進します。
協働的な雰囲気の醸成： 情報技術、認知科学、教育工学、教育実践といった多様な分野の視点を統合し、学習に対する総合的理解を目指す協働環境を育てます。
キャリア形成の支援： 学際的で広範な学習研究の可能性を見据え、アカデミアと産業の両方にまたがるキャリア形成を支えるネットワークを提供します。
研究テーマ
学習の本質的な複雑さと多面性を踏まえ、CALSTでは学際的な視点を反映した多様な研究テーマについて議論を行っています。主な対象分野は以下の通りです：
教育における人工知能（AI）： AIが学習体験を個別化・高度化し、個人の多様な自然な学習プロセスに適応・支援する可能性を探る研究に関するものです。
学習支援のための知識工学： 知識工学やオントロジー工学の成果を活かし、知的学習支援システムや適応学習環境といった支援技術を開発する研究に関するものです。
学習科学と学習工学： 学習科学の知見に基づいて仮説を立て、教育システムの設計・実装・検証を通じて学習の有効性を高める仕組みを構築する研究に関するものです。
認知科学の応用： 認知科学の理論をもとに、学習の基本プロセスを分析・改善し、多様な文脈や経験における学習のあり方を探究する研究に関するものです。
テクノロジーによる学習支援： VR/AR、モバイルプラットフォーム、オンライン協働ツールなどを通じて、教育体験の質的変革を目指す研究に関するものです。
教育における人間・コンピュータ相互作用（HCI）： ユーザー中心設計によって、直感的で効果的な学習支援インタフェースを開発する研究に関するものです。
ラーニングアナリティクスと教育データマイニング： 教育データを分析・機械学習で処理し、学習者の多様な特性や文脈を理解したうえで、教育実践と学習成果の改善を図る研究に関するものです。
これらのテーマをめぐる議論を通じて、CALSTはメンバーが新しいアイデアや視点を育み、活発で進化し続ける知的コミュニティを形成することを目指しています。