数学教育学セミナー / Waseda Seminars of Research on Mathematics Education

セミナーの概要 / Introduction

世話人： 宮川 健（早稲田大学教育・総合科学学術院）

数学教育学研究の普及と促進のため数学教育学セミナー（通称，早稲田セミナー）を開催しています．

本セミナーでは，発表時間とディスカッションの時間を多く取り，参加者のコミュニケーションを大事にしています．それにより，参加者が研究内容への理解を深めるとともに，研究を実際に発展させることができればと考えています．また，研究コミュニティの形成や大学院生などの研究者育成にも貢献できればと思います． 数学教育学の研究に関心のある学内外の皆様，お気軽に参加いただければと思います．

なお，セミナーのご案内はこれまでに参加申込みをされた方にもお送りしております．案内が不要な場合はお知らせください．

以下はセミナーの記録及び予定です．「Seminar in English」とあるものについては，講演は英語で特に通訳はありません． 質疑は日本語でも結構です．英語のブラッシュアップの機会にしてください．もし「私も講演したい！」という方がいらっしゃいましたら，宮川研究室 (miyakawa-web[at]list.waseda.jp) までお知らせください．

2026/10/8: German-Japanese Seminar on Generative AI and Proof in Mathematics Education (Seminar in English)

セミナーのご案内です．数学教育における生成AIと証明についてのセミナーを開催することになりました．これは，ドイツ・ジーゲン大学の研究グループの来訪に伴うもので，このグループは証明学習における生成AI利用について研究を進めています．ドイツ側と日本側からの発表があります．

グループメンバーの B. Pepin 先生（オランダ・アイントホーヘン工科大学）は，教科書比較やリソース研究で著名な方です．少し前に Springer から発行された Handbook of Digital Resources in Mathematics Education の編集もされています．

本セミナーは，早稲田大学で対面とオンラインのハイフレックスで開催します．多くの方のご参加をお待ちしております．参加をご希望の方は，こちらのフォーム(registration form)よりお申し込み下さい．

Date Thursday 8 October 2026, from 14:00 to 17:00
Place Waseda University, Waseda Campus, Building 14 Room 717AB and ZOOM (ONLINE)
Title German-Japanese Seminar on Generative AI and Proof in Mathematics Education
Program 14:00-14:10
Introduction by Takeshi Miyakawa (Waseda University)

14:10-14:35
Title: Beyond the Tool: Rethinking Agency, Participation, and Responsibility with Generative AI in Mathematics Education
Speaker: Birgit Pepin (Eindhoven University of Technology)

14:35-15:05
Title: Empowering Mathematics Teachers and Learners through AI Assistants: Research and Development at the University of Siegen
Speaker: Marc Hermann & Ingo Witzke (University of Siegen)

15:05-15:20
Coffee Break

15:20-15:45
Title: Transforming Programming-Based Mathematical Inquiry through AI: A Case Study in a Japanese Upper Secondary School
Speaker: Dai Kishimoto (Waseda University)

15:45-16:10 (Online presentation)
Title: International comparative research on proof and proving in school mathematics: a German-Japanese joint project
Speaker: Yusuke Shinno (Hiroshima University) & Takeshi Miyakawa (Waseda University)

16:10-17:00
Joint Exchange and Discussion

2026/7/26: Seminar in Japanese

2026年度第1回目のセミナーです．岐阜大学の花木良氏に数学探究学習についてお話しいただきます．

本講演会は，早稲田大学で対面とオンラインのハイフレックスで開催します．多くの方のご参加をお待ちしております．参加をご希望の方は，こちらのフォーム (registration form)よりお申し込みをお願いいたします．

Date 2026年7月26日（日）10:00 – 12:00
Place 早稲田大学早稲田キャンパス14号館717AB・オンライン
Speaker 花木良（岐阜大学）
Title 自由に課題設定をする数学探究
Abstract 様々な教育活動に関わった経験をもとに，自由に課題設定をする数学探究についての着想を示す．そして，実際に数学科専門科目の代数学においての実践の結果などを紹介する．

2026/3/5: Seminar in English

コペンハーゲン・ユニバーシティー・カレッジのCamilla Hellsten Østergaard氏とPeter Stege Havsager氏によるセミナーを開催します．

本講演会は，早稲田大学で対面とオンラインのハイフレックスで開催します．多くの方のご参加をお待ちしております．

参加をご希望の方は，こちらのフォーム (registration form)よりお申し込みをお願いいたします．

Date Thursday 5 March, from 16:00 to 18:00 (JST)
Place Waseda University, Building 14 Room 717AB and ZOOM (ONLINE)
Speaker Camilla Hellsten Østergaard, University College Copenhagen, Denmark
Peter Stege Havsager, University College Copenhagen, Denmark
Title Mathematical modelling as a lens on AI: Exploring human and machine reasoning through the game Race to Twenty
Abstract The rapid integration of artificial intelligence (AI) in education has intensified discussions about its role in teaching and learning. While existing research predominantly frames AI as a supportive tool in mathematics education, considerably less attention has been given to AI as an object of inquiry. This study addresses this gap by exploring how mathematical modelling can be used not only to solve problems, but also to investigate AI as a phenomenon.
The study is situated in initial teacher education and builds on a dual modelling trajectory based on the strategy game Race to Twenty. In the first trajectory, pre-service teachers engage with the game in its analogue form, developing winning strategies through recursive reasoning and algebraic generalisation. In the second trajectory, they interact with a mini-AI able to learn to play the game, shifting the focus of inquiry towards questions concerning how the artificial agent “learns”, what data it draws upon, and which rules govern its decision-making.
The research question guiding the study is: How can a dual modelling trajectory—scaffolded from analogue gameplay to the investigation of AI processes—support the development of mathematical knowledge that enables pre-service teachers to model and critically reflect on AI?
The theoretical framework is grounded in the anthropological theory of the didactic, conceptualising modelling as a study and research path. Analysis using Q&A diagrams shows how the analogue trajectory foregrounds algebraic reasoning, while the AI-mediated trajectory introduces probabilistic and computational perspectives.
The study suggests that mathematical modelling can function as a powerful lens for engaging with AI in teacher education.