研究課題/領域番号 |
25282059
|
研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
緒方 広明 九州大学, 基幹教育院, 教授 (30274260)
|
研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
|
キーワード | 教育工学 / モバイル学習 / ユビキタス学習 / ライフログ / ラーニングログ |
研究実績の概要 |
近年、スマートフォンやタブレット端末などのモバイル技術や、RFID、センサーネットワーク等のユビキタス技術を教育や学習の支援に用いたユビキタス・モバイル学習環境の研究が盛んに行われている。この研究領域においては、語学学習や数学、科学教育などの分野では、研究成果が実際に利用されつつあるが、真に日常生活の至る所で生じる学習をどのように記録して、どのように利用して学習を支援するか?という基本的な問題がまだ残っている。 一方、映像記憶装置の低価格化や情報圧縮技術の進歩により、ビデオ映像等を用いて日常生活での出来事を一元的に記憶していくライフログが可能となってきた。ライフログの代表的なプロジェクトとしては、Microsoft研究所が推進しているMyLifeBitsがある。これは、携帯型カメラを用いて日常生活を記録したり、パソコンを使用する際に行われる全ての操作・動作を記録して、後から追跡することを可能にするものである。しかしながら、このような情報を学習・教育に利用する試みは、まだ研究されていない。 本研究では、ユビキタス技術・ライフログ技術を用いて、日常生活での学習体験を電子的に記録し、他の学習者と共有することで、学習体験記録データの分析を行い、学習や教育を支援する、ユビキタス学習環境を研究開発する。また、膨大なライフログデータから、効果的な学習パターンや、誤りのパターンを抽出する、学習体験マイニング手法を提案する。これらの情報により、学習者の日常生活の中で、適切な時に、適切な場所で、適切な学習情報を提供する。また、長期にわたる実証実験を行い、システムの有効性を検証する。
|
現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では、写真や映像を用いて、学習体験をULL(Ubiquitous Learning Log)として記録する方法を開発し、大量に蓄積されたデータから、学習パターンの発見やデータマイニングを行い、データを可視化する方法を開発した。その研究成果として、多くの研究論文を発表した。
|
今後の研究の推進方策 |
平成26年度に開発したプロトタイプシステムの拡張を行う。特に、長期的な評価を行い、研究成果を公表する。
|
次年度使用額が生じた理由 |
現在の計算機を用いても、開発できるため、新しく物品を購入しなくても良くなった。また、プログラムの開発にそれほど時間がかからなかったため、学生アルバイトの時間数が少なくなった。
|
次年度使用額の使用計画 |
次年度は必要に応じて新しい計算機を購入し、プログラムのために学生アルバイトを用いる。
|