| Project/Area Number |
18H01069
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 09080:Science education-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮崎 佳典 静岡大学, 情報学部, 教授 (00308701)
市川 裕子 東京工業高等専門学校, 一般教育科, 教授 (10290719)
吉冨 賢太郎 大阪府立大学, 高等教育推進機構, 准教授 (10305609)
樋口 三郎 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (70272474)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥15,860,000 (Direct Cost: ¥12,200,000、Indirect Cost: ¥3,660,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2018: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
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| Keywords | 数学eラーニング / 数式処理 / LMS / 理数系eラーニング / 解答過程解析 / 理数系ｅラーニング / ラーニング・アナリティクス / 数式自動採点 / 誤答分析 / STACK |
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| Outline of Final Research Achievements |
E-learning systems that are linked to Computer Algebra System and automatically grade answers entered with mathematical equations are in operation in Japan and overseas, but analysis of their answer data has not progressed very far. In this study, we used the answer data to analyze how the learners reached the correct answers and through what kind of thinking process they reached the correct answers. Specifically, we proposed a mechanism for automatic classification of answers to the answer data of STACK, one of the e-learning systems for science and mathematics, using a mechanism for analyzing students' answers called a potential response tree (PRT). We also proposed a visualization method of the answer process using effective graphs.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年，とりわけコロナ禍において，遠隔教育，またそれを支えるeラーニングシステムの活用が注目されている。eラーニングのの重要な機能の一つが，学習者の理解度を把握するためのオンラインテストシステムであるが，従来のテスト形式は，正誤選択式，多肢選択肢などが中心であった。ところが，理数系教育においては計算問題などにおいて，解答を数式で入力し，その正誤評価を自動的に数学eラーニングシステムの重要性が認識され，多くの教育機関で利用されている。しかし，解答データは数式で取得されるため，その分析方法の手法は確立されていない。本研究は，理数系eラーニングシステムの解答データの分析手法について提案したものである。
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