Project/Area Number |
21K13642
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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Research Institution | Hiroshima City University |
Principal Investigator |
毛利 考佑 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (60796001)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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Keywords | 協働学習 / 学習分析 / 学習支援 / 協調学習 |
Outline of Research at the Start |
近年、協調学習を講義に取り入れることで、学習者間の対話を活発化させ、主体的・協働 的に問題に取り組む、協調学習空間を構築・評価する研究が盛んに行われている。従来の研究では、グループ編成の際に同じ知識を持つ学習者のデータが多い場合、知識の異なる学習者同士をバランスよく組ませることが難しくなる。 本研究では、座学と演習で収集できる学習データを統合・分析し、グループワークの際に 知識の異なる学習者をグルーピングすることで、学習者間で異なる意見を共有できる協調学 習空間を構築する。また、知識の異なる仮想議論者(AI)をグループに含めることで、議論を活発化させるための指摘を行う機能を開発・評価を行う。
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Outline of Annual Research Achievements |
近年、協調学習を講義に取り入れることで、学習者間の対話を活発化させ、主体的・協働的に問題に取り組む、協調学習空間を構築・評価する研究が盛んに行われている。協調学習を提供するためにグルーピングを行うが、その際に、知識が異なる学習者同士をグループ編成することができればお互いに習得していない知識を伝え合い、議論の活性化や学習の向上につながることが従来の研究で明らかとなってきた。しかしながら、グループ編成の際に同じ知識を持つ学習者のデータが多い場合、知識の異なる学習者同士をバランスよく組ませることが難しくなる。また、従来のグルーピングでは、座学と演習の双方で収集した学習データを統合して、知識の異なる学習者同士のグルーピングまで至っていない。昨年度は、協働学習環境で蓄積した学習過程のデータ及びアンケートから、学習者間で成果物を修正する際に、「なぜ成果物を改悪してしまうのか?」 、「なぜ間違った箇所をそのままにするのか?」に関して、調査を行った。多くの学習者は、協働的に成果物を修正する際に、自信が無い箇所は、話し合ってもそのままにする傾向が見られた。改悪は、自信がある学習者の意見を鵜呑みにする傾向が見られた。また、成果物に対して話し合っている対話がどのようになっているのかを詳細に把握するために、UDトークと呼ばれるアプリケーションを導入し、対話ログを蓄積し、改悪する状況を分析した。その対話ログの分析した結果、対話からも学習者の自信が改悪や間違いの指摘に影響を及ぼすことが明らかになってきた。研究の公表した論文誌、国際学会及び国内学会は以下のとおりに示す。 ・ IJDETの国際論文誌に採択。また、他にも2本の論文誌に提出を行い査読中。 ・LTLEの国際学会に2件発表。 ・CLEの国内研究会で1件発表。
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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
本研究では、デジタル教科書(座学で利用)と概念モデリングツール(演習で利用)を統合し、座学と演習の学習データを蓄積し、それらを分析することで知識の異なるグルーピングを行える機能を開発・評価を行うことができた。さらに対話などのより詳細なデータを収集し、改善・改悪する状況を把握できるAIシステムを開発・評価する段階まで至っており、概ね順調に進展しているといえる。
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Strategy for Future Research Activity |
今年度は、昨年度の知見に踏まえて、学習者の学習状況(デジタル教科書の閲覧の有無)や成果物の状況を協調学習中にAIがリアルタイムにモニタリングし、グループごとの状況に応じて自信がない箇所に対応した教材のページや成果物に関連する解答を提供するシステムを開発・評価を行っていく予定である。 最終年度であり、以下の論文誌や国際学会で研究成果を公表していく予定である。 (1) Journal of Smart Learning Environmentや Journal of Educational technology & society (2) International Conference on Learning Technology and Learning Environments (3) 情報処理学会全国大会や教育システム学会など
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Report
(2 results)
Research Products
(28 results)