自然言語処理と学習プロセスセンシングを用いた協調学習の形成的評価環境の構築
| Project/Area Number |
19H01714
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
|
|---|
| Research Institution | Shizuoka University |
|---|
Principal Investigator |
大島 律子 静岡大学, 情報学部, 教授 (70377729)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
綱川 隆司 静岡大学, 情報学部, 講師 (30611214)
猿渡 俊介 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (50507811)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2019: ¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
|
|---|
| Keywords | 協調学習 / 評価 / センシング / 自然言語処理 / 非言語データ / センシング技術 / 自動評定 / 形成的評価 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
協調学習（複数人で複雑な課題解決をする学習方法）は，主体的・対話的で深い学びを実現する手段として有望である．しかしながら，協調学習の成功には学習中に起こる様々な問題を学習者自身で克服するための「協調スキル」が不可欠である．学習者の持つ協調スキルの様態を教授者が事前にあるいは授業中に把握できれば，グループ編成や授業中の学習支援に大変有益な情報となる．
本研究では授業前に協調スキルを自動診断するシステムと，協調学習中の非言語的な振る舞いを解析診断する手法の開発を行い，学習支援に有用な情報構築を目指す．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，大学における協調学習を適切に支援するための形成的評価環境の構築，つまり学習者の持つ協調に関するスキルを事前に診断する自動評定システムの開発，ならびに非言語行動からグループの活動の解析を行うための手法の考案をした．
自動評価システムの開発では，大学生向け協調スキル判断ツールであるCRPを用いて収集した．CRPは協調学習場面で起きるグループ内葛藤を提示し，回答者が他者の発言意図をどう認識するか，自身はその場の状況をどう判断しどう発言するかを記入させるもので，記述内容から協調スキルを判断する．記述内容を自動で評定する機械学習アルゴリズムの精度の向上のためBERTやBERTopicなどを用いて検討を行い，熟練評定者には及ばないが指標によりある程度の評定精度を出すことができた．
非言語行動からグループ活動の解析を行う手法では，大学生グループに協調問題解決課題を提示し，課題解決中の身体的動きを名刺型センサバッジSRP badgeで記録するとともに全景録画と対話記録も収集し，非言語行動と言語行動との関連性も含めた形で検討を行った．センサデータを解析することで，話者の検出，課題解決のフェーズ分割，議論のホットトピックの時間帯抽出，各人の活動量把握などを概ね把握することができた．さらにwebアプリケーションSRP Webを構築し，収集したデータを可視化する仕組みを整えた．
これらの結果を受け本年度は，協調的な学習活動の評価観点についてさらに詳細に検討するために，音圧モダリティを用いたアイディア向上時の発話順番パターン抽出や社会意味ネットワーク分析を用いた協調対話のアイディア創出などについて検討を行い，アイディア向上に直接関わらない発話者や対話の交換的リーダーシップの存在ならびに，新たなアイディアが議論に出現するポイントが近接中心性係数を元に検出できる可能性を見出すことができた．
|
| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Report
(4 results)
Research Products
(46 results)
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] Collaborative Learning Analysis Using Business Card-Type Sensors2021
Author(s)
Yamaguchi, S., Ohtawa, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S., & Watanabe, T.
Organizer
ICQE2021
Related Report
Int'l Joint Research
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] Automatic Evaluation of Free Description for Development of Classification in Collaborative Learning2019
Author(s)
Fukuda, H., Tsunakawa, T., Oshima, J., Oshima, R., Nishida, M., & Nishimura, M.
Organizer
第19回日中自然言語処理共同研究促進会議（CJNLP2019）
Related Report
-
-
-
-
