トークンエコノミーを活用したアクティブラーニングのための新しい学習評価方法の研究
Project/Area Number |
19K03020
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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Research Institution | Mukogawa Women's University |
Principal Investigator |
尾関 基行 武庫川女子大学, 生活環境学部, 准教授 (10402744)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和泉 志穂 武庫川女子大学, 生活環境学部, 准教授 (80441236)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | アウトプット型学習 / Tweet-to-Learn / ソーシャルラーニング / パーソナルラーニングネットワーク / アクティブラーニング / 学習プロセス評価 / トークンエコノミー / ソーシャルメディア |
Outline of Research at the Start |
本研究では、ブロックチェーン技術を用いてアクティブラーニングの“評点”をトークン化して配布し、ソーシャルメディアで繋がった人々に評価者として参加してもらうという新しい評価方法を提案する。学習者は自らの学習経過や活動状況をソーシャルメディアへと発信し、評価者は各自に配布された評点トークンを学習者に送付することで彼らを評価する。そうして生じた学習と評価のトークンエコノミーが、アクティブラーニングの「多面的・多角的な評価」と「学習過程の可視化」を実現する自律的なシステムとして機能することを実践的に確かめる。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の申請時の目的は、アクティブラーニングの学習者が学びのプロセスをソーシャルネットワークへと発信し、それに対するインターネット上の反応を“評点”とする新しい学習評価手法に挑戦するという試みであったが、ブロックチェーンを用いたークン実装についての情勢的な難しさなどから、目的の前半部分「学習者グループで発信状況を可視化する」に焦点を移して進めている。 その目的に対して、同じグループに属する学習者(同じ授業の受講生・同じゼミの学生など)が、学習した内容をSNS(本研究ではTwitter)に発信して学びを深めるアウトプット型学習において、その発信状況(発信数・いいね数・拡散数・コメント数など)をウェブページにまとめて表示するシステムを構築した。2022年度には、他人と比較するだけでなく、自分の日々の発信状況をグラフ表示することで、過去の自分との比較ができるように改良した。 このシステムを用いて、2021年1月から2ヶ月間の実験(日本教育工学会2021年秋季全国大会にて報告)、2021年10月から3ヶ月の実験(日本教育工学会2022年5月研究会と同会2022年10月研究会で報告)、及び、2022年10月から2ヶ月の実験(日本教育工学会2023年春季全国大会にて報告)と、比較的長期に渡る実験を3回実施してきた。 いずれの実験でも、申請者のゼミに所属する大学生に1日1回を目安としてSNS発信(学んだこと/調べたことを報告)を依頼し、その発信状況を可視化するウェブページを生成して学習者グループで共有した。その結果、あくまで主観的ではあるものの、提案手法が学習者たちのモチベーションの維持に繋がることを確認することができた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
アクティブラーニングを対象とする研究のため、COVID-19の影響で全体としては遅れてしまっているが、2022年度までに3回の比較的長期の実験(2ヶ月・3ヶ月)を実施し、それに伴ってシステムを順次改善することができた。 2021年度時点では生成に数秒かかってしまっていたウェブページ(学習者の発信状況一覧)は、Twitter APIとのあいだにデータベースを入れることで1秒未満に短縮された。また、類似した設定で3回の実験を繰り返したことで、時期的な要因に関わらず、自主的なアウトプット学習の障壁となっている要因が掴めてきた。
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Strategy for Future Research Activity |
全体としてCOVID-19の影響を受けて遅れていたため最終年度を1年延長したが、必要なデータは2022年度までの3回の実験で得られたため、2023年度はそれらの結果をまとめ、論文等にて発表する予定である。
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Report
(4 results)
Research Products
(5 results)