ラーニングアナリティクスによるエビデンスに基づく学習支援
| Project/Area Number |
21J14514
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
黒宮 寛之 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2022: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2021: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | ラーニングアナリティクス / エビデンスに基づく教育 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では「エビデンスに基づく教育」というコンセプトを新しくとらえ直し，学習分析ダッシュボードとその振り返りを促す学習デザインの構築によって，教員のデータに基づく意思決定を支援することを目指します．具体的には介入支援システム，エビデンス統合システム，エビデンス推薦システムの３つのシステムによって効果的な事例を保存・共有可能なプラットフォームを作成します．また収集した様々な事例は「エビデンスポータル」として他の教員が利用可能な形で共有することを予定しています．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではラーニングアナリティクスの文脈からエビデンスに基づく教育をとらえ直し、教員のエビデンスに基づく実践を支援するシステムを構築することを目的とした。以下に本年度の進捗を達成項目別に記載する。
（１）介入支援システムについては、COVID-19前後における授業中のログを分析することで、オンライン授業が学生の学習行動に与えたインパクトを分析した。分析の結果、オンライン授業が学生のエンゲージメントに対してポジティブな影響を与えた可能性が示唆された。（２）エビデンス統合システムについては、ディスカッション中の発話データをログとして取り込むことでさらに質の高いエビデンスの蓄積を検討した。複数のチャネルから取得したマルチモーダルなデータを使うことによって、介入の効果をより多面的に検証することが可能になった。（３）エビデンス推薦システムについては、本年度は蓄積した事例数が不足しており、目立った進捗はなかった。今後事例（エビデンス）の数が増加した際に、前年度に提案した推薦アルゴリズムに基づいて、エビデンスの推薦システムを実装したい。（４）エビデンスポータルについては、これまで収集した事例をベースに研究室内で管理しているサーバーを用いてエビデンスの事例のポータルサイトを公開する事ができた。まだ現時点ではユーザー（教員）からのアクセス数は多くないが、今後UIや事例の数を充実させることで教員にとって使いやすいシステムに改善していきたい。
全体として、項目（３）のエビデンス推薦システムについては研究期間内で実装する事ができなかったが、この２年間の研究によって目標としていた教員のエビデンスに基づく実践を支援するシステムのプロトタイプを示すことができたと考える。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 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。
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Report
(2 results)
Research Products
(8 results)
