| Project/Area Number |
19K03003
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉冨 賢太郎 大阪公立大学, 高等教育推進機構, 准教授 (10305609)
喜多 敏博 熊本大学, 教授システム学研究センター, 教授 (20284739)
戸川 聡 四国大学, 情報処理教育センター, 教授 (20399166)
高橋 暁子 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (20648969)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 適応的学習 / ｅラーニング / ＩＲＴ / Q-Matrix / EdTech / ビッグデータ / IRT / CBT / 高等教育 / Q-matrix / 適応的学修 / 学習履歴 |
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| Outline of Research at the Start |
知識の伝達には、伝統的に、問題を繰り返し解く反復練習が用いられる。学習履歴（ビッグデータ）を利用することで、網羅的に問題を解くのではなく、分からないところを取り上げ練習することが可能になる。本研究は、高等教育における適応的な学習システムの構築を目指すものである。
適応的学習システムは、IRT（項目応答理論）を用いたCBT（Computer Based Test）による知識の測定と、学習履歴からの診断による指導によって学習を進める。ビッグデータ（学習履歴）を用いることで、判定と診断両方の実現を目指す。
本研究では、適応的学習システムの開発と、問題の蓄積と学習履歴の収集を実証的に進める。
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| Outline of Final Research Achievements |
Some learning for first-year students in higher education is intended to transfer knowledge. Learning aimed at knowledge transfer takes the form of self-study through repetition of exercises. E-learning services are available for repetitive practice in which students repeatedly solve problems in the form of exercises. An e-learning service that adjusts the learning process while diagnosing the learner's state of understanding is called an adaptive learning system. In this study, we confirmed that the diagnostic function of the learner is possible through the use of IRT. We also confirmed that it is possible to describe the structure among questions by using Q-Matrix. We confirmed that it is possible to diagnose the state of comprehension by using the information on the difficulty level of the questions and the structure between questions.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、学習支援システムの研究の中で、適応的学習システムの開発を目指すものである。適応的学習システムは、学習過程において学習者の理解状態の診断を目指すものである。我々は、診断としてIRTとQ-Matrixの組み合わせを提案する。本研究では、それぞれの手法の有効性を検証した。また、AIを用いた学習システムについて、具体的な手法を示したという点で、社会的な意味があるものと考える。AIを用いた幾つかの商用のサービスが存在するものの、その機構について詳細が示されることはあまりない。具体的な機構を明示することには、適応的な学習システムの普及を目指す場合、意味を持つものと考える。
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