| Project/Area Number |
20K12111
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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 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Chitose Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今井 順一 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (60458148)
山川 広人 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 講師 (90724732)
上野 春毅 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 助手 (40948337)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 適応型システム / CBT / 数理データサイエンス教育 / 学習アドバイジング / フルオンライン反転授業 / アドバイジングシステム / ChatGPT / 自己調整学習 / 学習支援システム / 機械学習モデリング / Chat GPT / 知識マップの整備 / アドバイジング機能 / 反転 / オンライン / 数理データサイエンス / 適応型学習 / アクティブラーニング / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
先行研究の数学・情報系の複数授業での学習パターンを時系列分析し，自己調整学習に関わる学習成果を特定し，それを引き出すための学習方略を策定する．その上で，時系列的な学習成果の可視化・振り返り機能とロールモデルに沿ったアドバイジング機能を開発する．さらに一連の機能を活用した授業モデルの構築を行う．
さらに，数理・情報の知識体系教材を整備し，「数理・データサイエンス・AI」科目群に適用して，有用性の評価を行う．
2020年から2022年の3カ年計画で研究を進め，各年次に国内学会及び国際会議で成果を発表して，研究の進捗の振り返りを行う．
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| Outline of Final Research Achievements |
To promote self-regulated learning, we have implemented a fully online flipped classroom design. This system manages CBT activities for pre-study, lecture video viewing, assignment submission, and pre- and post-class reflections in a unified manner. We validated this approach across multiple data science courses and confirmed that it encourages active learning, allowing students to determine their own learning order. Additionally, we utilized machine learning algorithms to identify features that lead to successful learning outcomes from a series of digitized learning performance data. Using these features, we conducted clustering to categorize learners into 21 groups. For each category, we defined learning support messages and developed a system that provides automated learning support.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
(1) 数理データサイエンス・AI教育を想定したCBT教材群を知識体系の中で構築した．当該CBT教材は，大学eラーニング協議会を通じて広く公開しており，山梨大学・創価大学で既に授業で活用され始めている．(2)(1)の体系的な教材群を活用した，フルオンラインで実施できる反転型の授業設計を図り，その有用性を示した．本授業設計に基づく授業実践は，公立千歳科学技術大学の中の複数科目で実施されている．(3)(1)及び(2)で構成される適応型学習支援システムと，ChatGPTをAPI接続することで，学習者特性を踏まえた学習指導アドバイジングの自動化を実現した．これは教育のDX化の有用事例といえる．
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