| Project/Area Number |
21K12180
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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 | Aoyama Gakuin University |
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Principal Investigator |
丸山 広 青山学院大学, 情報メディアセンター, 助教 (20739015)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中川 幸子 青山学院大学, 情報メディアセンター, 助教 (10839898)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 学習履歴データ / 教育データ可視化 / 教育研究システム / ラーニングアナリティクス / 学習空間モニタリング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，ICTによる教育・学習環境を構成する様々なシステム・機器をひとまとまりの教育研究システム基盤と捉え，この構成要素に蓄積されるシステム稼働ログと学習履歴データを横断的に収集・集積する．これを高等教育機関で実効性のある規模（キャンパス規模）で活用できるデータの集合体として再編成し，効率的な授業運営や学習の妨げとなるシステム要因を分析することで，教育研究システムの改善の意思決定にフィードバックする手法を提案することを目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、教育研究システムに蓄積されるデータを対象とし、ラーニングアナリティクスの手法を活用している。システムの操作性や処理性能により変動する学習履歴の要素を特定し、システムログと学習履歴の相互関係を分析する。その結果、授業運営の効率化や学習障害要因の特定が可能となり、それらを教育研究システムの改善決定にフィードバックする手法を提案している。
本年度では、前年度の学会発表から得たフィードバックとサーバシステムの仕様検討結果を基に、新たなコンピューターを調達し、システムの構築に取り組んでいる。さらに、教室などの実空間での計測や画像解析を行うための機器を調達し、予備実験を実施した。
予備実験の結果、センサーと計測対象の位置関係を固定する必要がある測定項目や分析手法については、実際の学習空間への適用が困難であると判断した。そのため、各種の測定項目や分析手法を選別し、評価実験の準備を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
以下の理由により、計画より遅れていると自己評価した。
１）機器調達およびシステム構築には着手したものの、評価実験を実施するに至っていない
２）評価実験から得られたログ分析とそこから得た知見の考察に至っていない
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度では、統合環境の構築を進め、すでに開発した授業支援コックピットを用いて評価実験を行い、得られたログをラーニングアナリティクスと整合する形式に再編成し、分析を行い、提案手法の評価を実施する予定である。昨年度は情報セキュリティを題材とした模擬授業（講習会）の参考教材を検討していたが、それに限定せず、模擬授業の素早い検討を行い、倫理委員会に評価実験の申請を行う。被験者を集めて模擬授業を実施し、ログの収集・分析・評価を行う。その結果を整理し、学会発表などで公表する予定である。
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