Development of an e-learning system supported by artificial intelligence that applies aptitude treatment interaction
| Project/Area Number |
22K02838
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
|
|---|
| Research Institution | Meisei University |
|---|
Principal Investigator |
菅原 良 明星大学, 明星教育センター, 教授 (20583884)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| 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)
|
|---|
| Keywords | インストラクショナルデザイン / eラーニングシステム / 適性処遇交互作用 / 人工知能 / AI / コンピュータシステム / 学習介入 / 学習介入型eラーニングシステム |
|---|
| 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。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は，eラーニングにおける学習者の学習特性を発見・特定して分類することを目標として研究を進めた。本研究では，2015年，2016年，2017年に実施したA大学の入学前教育で得られたプレースメントテストスコア，eラーニングによる学習履歴，ポストテストスコアを使用して，学習習慣によって異なる7種類のタイプを探索的に分類した。
プレースメントテストの得点上位者（本研究では日本語90点以上，英語74点以上）の80%以上（2016年の英語を除く）が，長期完了型(LTrf)または中期完了型(MTrf)の学習習慣を持っていることが明らかになった。LTrfまたはMTrfの学習習慣の学習者の割合は，プレースメントテストのスコアが低下するにしたがって減少したが，それ以外の学習者の学習習慣の傾向には顕著な変化はみられなかった。また，65%以上の学習者が学習期間中に偏ることなく学習を行っていたことがわかった。しかし，プレテストとポストテストのテストスコアの差が大きく上昇した学習者は，プレテストとポストテストのテストスコアの差が大きく上昇した学習者だけではないことが明らかになった。ここまでの研究から，学習者の学習習慣とプレースメントテストスコア，テストスコアには有意差がないことが示唆された。
さらに，2023年度は本研究の目標である「学習介入型eラーニングシステム（e-Learning System with Dynamic Learning Intervention :eLDLI）」の開発に着手しており，研究成果について特許申請の準備を行うところまで進めている。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は，これまでの研究で得られた知見をまとめ，国際論文誌査読付き2本（1.European Journal of Education and Pedagogy, 2.International Journal of Learning Technology），国内論文誌査読付き1本（国際ICT利用研究学会論文誌）に発表した。
研究発表では，国際会議での研究発表査読付き2本（1.The 18th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems, 2.The 1st International Conference on ICT Application Research），国内学会での研究発表3本（1.電子通信情報学会第第2回合意と共創研究会，2023 PCカンファレンス）で発表した。
また，今年度は本研究の目標であるeラーニングシステムの開発に着手することができており，研究成果について特許申請の準備を行うところまで進めることができている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2023年度に進めてきた研究成果で，まだまとめきれていない未発表の研究成果があることから，論文にまとめて国内外の論文誌で発表していきたいと考えている。
また，研究成果を論文発表に止めることなく学会等の発表機会において積極的に研究発表していきたい。さらに，本研究で明らかになった成果について特許申請を行う（特許申請書類については2023年度に作成済みである）。
今年度は，2023度より進めている本研究の核心となる課題である「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ることから，今年度はシステムの完成を目指し，評価実験まで進めていきたいと考えている。
|
Report
(2 results)
Research Products
(15 results)
