Precise Detection of "Learning Transitions" Using Online Handwriting Data and Eye Gaze - Toward a Personalized Learning

Research Project

Project/Area Number	24K03047
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related Basic Section 60080:Database-related Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
Research Institution	Waseda University
Principal Investigator	山名早人早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40230502)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000) Fiscal Year 2027: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2026: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000) Fiscal Year 2025: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Keywords	オンライン手書きデータ / 視線データ / 学習の転移 / ビッグデータ解析 / パーソナライズドラーニング
Outline of Research at the Start	データを活用した「習熟度に応じた個別最適学習」の実現のため、学習者の能力把握を目指した研究を実施する。具体的には、数学や理科では、問題が解けなかった時、「どの基礎知識が不十分で解けなかったのか」あるいは「基礎知識はあるがどの部分で応用できなかったのか」という「学習の転移」のレベル把握を目指す。理系科目の問題解答過程で得られる様々なデータ（手書きデータ、視線データ、テキスト入力データ等）から、各要素知識（幾何では、中点連結定理、中線定理などの定理）に対する「学習の転移」のレベルを検出し数値化する。取り組む教科としては、「試行錯誤」が表出しやすい科目を対象とする。