Development of an e-learning system supported by artificial intelligence that applies aptitude treatment interaction
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22K02838
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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 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Meisei University |
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Principal Investigator |
菅原 良 明星大学, 明星教育センター, 教授 (20583884)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 喜一 九州大学, アドミッションセンター, 教授 (00300517)
奥原 俊 三重大学, 工学研究科, 講師 (10754468)
早川 知道 一関工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (80730887)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | インストラクショナルデザイン / 学習介入型eラーニングシステム / 適性処遇交互作用 / 人工知能 / AI / eラーニングシステム |
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| Outline of Research at the Start |
これまで申請者らは，eラーニング教材のインストラクショナルデザイン（ID）と学習者
の学習特性との適性処遇交互作用に着目し研究を進めてきた。その結果，IDと学習者の学習特性が合致したときに有意に学習効果が高くなり，IDと学習特性が合致しないときは，高い学習効果が得られないことが明らかになった。
本研究では，これまでの研究で蓄積してきた約4,000件のデータ（個別の学習者の学習時間およびプレイスメントテスト得点，ポストテスト得点等）を人工知能（AI）に学習させ，個別の学習者の学習特性に合わせて適時に学習教材提示を行う学習介入型eラーニングシステムのの開発にチャレンジする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，IDと学習者の学習特性に適性処遇交互作用理論を応用し，eラーニングにおける個別の学習者の学習特性を発見・特定して分類することを研究目標として進めた。その結果，3本の研究論文にまとめ発表することができた（2,3は未公刊であるが採録は決定している）。しかし，個別の学習者の学習特性を特定するためにはまだ不十分である。
1. Group work using active-learning - A comparison of students' evaluations of face-to-face to online lessons. 2022.10, International Journal of Virtual and Personal Learning Environments, 12(1), Ryo Sugawara, Shun Okuhara, Impact Factor :1.288
2. Practice of group learning using active-learning methods in online lessons. 2023.6, International Journal of Learning Technology, In print, Ryo Sugawara, Shun Okuhara, Impact Factor :0.318
3. Inferred Study Habits of Students from E-learning - Focusing on Increasing Test Scores in Pre-enrollment Education. 2023.6, European Journal of Education and Pedagogy, In print, Ryo Sugawara, Shun Okuhara
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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
これまでの研究で蓄積してきた約4,000件のデータ（プレイスメントテスト得点，ポストテスト得点，日別ログイン回数および累積学習時間等）を利用して，改めて統計分析をやり直したところ，これまでの研究で進めてきた内容に間違いがないことを確認することができた。また，本研究課題に付随して行ってきた，オンライン環境におけるインタラクティブで即時的なグループディスカッションの効果に関して，2020年から2022年にかけて3年間にわたって実証実験を行ってきた結果，被験者より高い評価を得ることができた。
さらに，オンライン環境における受講者の倫理観を問題意識とし，それまで行われてきた教室授業および対面授業等における倫理と倫理感を担保する制度的側面に着目して研究を進めた結果，これまで，日本の学校制度は性善説に基づいて運営されてきた側面が強く，それは教職員および児童，生徒，学生の共通認識としての暗黙知によって担保されてきたことが明らかになり，教職員および児童，生徒，学生の倫理観を過大に評価するのではなく，法制度によって被害者の人権が保護され，学校に関係する参加者が有意義に過ごせるような制度および法律が介入する余地を見直す時期に差し掛かっていることが示唆されるという新たな発見がなされたことによる。
本研究に関連する成果を次の論文にまとめ公開することができた。
1. 教育現場におけるハラスメントに対する制度的対応に関する学術的整理．2023.6, 国際ICT利用研究学会論文誌，印刷中，佐久間貴士，菅原良，奥原俊，神崎秀嗣
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度に進めてきた研究成果でまだまとめきれていない研究成果があることから，今年度は論文にまとめ発表していくことを検討している。また，論文発表に止めることなく学会等で積極的に研究発表の機会を持ちたいと思っている。さらに，本研究であきらかになった成果について特許申請することを検討している。
今年度は，先行研究では取得できていないデータ項目（実学習時間など）があることにより，学習者の学習特性を把握することができていない。今年度は，実証実験を追加で行うことにより，約300件のデータを追加で取得し，統計分析の精度を上げ，eラーニングにおける個別の学習者の学習特性を発見・特定し，分類することに注力する。
また，本研究における次のステップとして，AIが個別の学習者の学習特性を推定し，学習特性に左右されることなく高い学習効果が得られるように教材提示のタイミングを変化させるeラーニングシステムの開発を行うための準備を進めることを計画している。
時間的に余裕があれば，AIを実装した個別の学習者の学習特性に合わせて適時に学習教材提示を行う学習介入型eラーニングシステム（e-Learning System with Dynamic Learning Intervention :eLDLI）の開発に着手していきたいと考えている。
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Report
(1 results)
Research Products
(4 results)
