| Project/Area Number |
22K12319
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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 | Chiba Institute of Technology |
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Principal Investigator |
三浦 元喜 千葉工業大学, 工学部, 教授 (00334053)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 言語化活動と学習 / プログラミング学習 / 言語化 / メタ認知 / コメント / コンテキスト |
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| Outline of Research at the Start |
近年、プログラミング学習において学習者の認知誤りやつまずきを早期発見し支援する研究が盛んである。しかし、学習者自身が状況を説明できなくても周りが把握して解決できる環境は言語化の機会を奪うため、真に有益な環境とは言いがたい。本研究では、学習者がエラーの状況や原因、気付きなどを自ら言語化することを重要な学習活動と位置づけ、その活動を促進し習慣付けるための支援環境を構築し検証する。言語化促進のため実行結果やエラーメッセージなど学習中に出現する文章やメッセージについて理解のヒントを提示し自身の考えやコメントを随時表出可能にする。言語化能力の向上や見通しをもった試行錯誤の量に基づいて提案手法を評価する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年に開発した、ネットワークプログラミング実験を題材とした実行結果にコメントを付与してサーバに登録できる統合開発システムについて、他の実験科目でも運用可能とするための改良を行った。具体的には、IoTプログラミング実験を対象とし、実験を円滑に行うための環境を構築した。システムは実際の実験講義で運用され、一定の効果が確認された。ただし、当初予定していたコメント分類機能や提案支援機能については準備が間に合わず実施できなかった。今後これらの機能を準備し、コメント付与と言語化能力との関連について調査していく予定である。
コメント入力に基づく言語化活動と他者評価活動との関連について、PBL授業における相互評価活動を対象とした調査を行い、その結果を国際会議で発表した。具体的には、コメント入力を必須とした場合とそうでない場合とで、学習者の点数と回答の整合性を調査した。結果としては、コメント入力を必須としたほうが、学生はより真剣に他のグループを評価しており、整合性が高まっていた。このことから、学生の負担に配慮しつつ、言語化活動にある種の強制力をもたせたほうが、他者評価の整合性を向上させ望ましい行動を促す効果が期待できることがわかった。
データをインタラクティブに操作できることを特徴とするデータサイエンス教育用ウェブ補助教材を開発した。また学生に体験してもらったあとで、その意義や効果を文章で説明させる実験を行った。インタラクティブ教材は直感的な理解を促進する反面、誤解や勘違いも招きやすい。そのため、教材に誤解を防ぐための工夫が必要であることや、正しく言語化することを意識しつつ教材を使用することが望ましいことを確認できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
プログラミング活動における言語化能力との関連を調査する評価実験の準備が遅れているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
ChatGPTをはじめとする文章生成系AIを援用して、コメントの質や正確性を判断させ、その結果を学習者にフィードバックする仕組みを検討している。比較の対象としては前年度の講義が利用できると考えている。
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