| Project/Area Number |
24K15234
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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 | Hosei University |
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Principal Investigator |
上田 浩 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 教授 (30375159)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Hasnine Nehal 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 准教授 (30827720)
数納 広哉 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 准教授 (50399309)
平岡 斉士 放送大学, 教養学部, 准教授 (80456772)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | データサイエンス / Learning Analytics / オンライン教育 / リスキリング / インフォーマル学習 |
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| Outline of Research at the Start |
わが国のデータサイエンス教育はトップダウンであり，カリキュラムを具体化した「学修目標」の達成をどのように評価するかについては検討が必要である．本研究はボトムアップで同教育の改善を目指すものであり，以下のように具体化される：
小課題 A: データサイエンス教育の学修目標の達成を評価するコンテンツの開発
小課題 B: Data Science Course Hub の構築による教育コンテンツ共有
小課題 C: ボトムアップによるデータサイエンス教育カリキュラム改善の提案
本研究の進展により，データサイエンス教育分野にとどまらない，オンライン教育，リスキリングを含む，インフォーマル学習の発展が期待される．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，データサイエンス教育における学修目標の達成を評価する具体的な教育コンテンツの開発と共有プラットフォーム: Data Science Course Hub の開発を通じ，同教育のボトムアップによる展開，カリキュラムの改善を目指すものであり，研究目的の達成のため3つの小課題を設定している．今年度の研究実績の概要は小課題ごとに以下の通りである．
小課題 A: データサイエンス教育の学修目標の達成を評価するコンテンツの開発について，数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム」が公開している4つの資料を調査し「データサイエンス教育に関するスキルセット及び学修目標 第2次報告」が適切であることが判明した．同報告に記載されている学修目標に対し，スキル/知識を問うものか，演習による評価が必要かについて分類し，インストラクショナルデザインの手法を適用した，テスト/演習を作問した．
小課題 B: Data Science Course Hub の構築による教育コンテンツ共有について，小課題Aで開発したテスト/演習を研究代表者らが運用するLMS (https://el.media.hosei.ac.jp/) で公開した．
小課題 C: ボトムアップによるデータサイエンス教育カリキュラム改善の提案について，法政大学データサイエンスセンターとの打ち合わせを実施し，プロジェクトの概要の共有ならびに開発したテストを授業にて利用するための準備を行った．
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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
おおむね順調に進展しているとする理由は以下の通りである．
小課題 A: データサイエンス教育の学修目標の達成を評価するコンテンツの開発について，インストラクショナルデザインの手法を適用した，テスト/演習を合計334問作問し，成果を教育システム情報学会研究会，法政大学情報メディア教育研究センターシンポジウムで報告した．
小課題 B: Data Science Course Hub の構築による教育コンテンツ共有について，本学学生教職員であればテスト/演習を受験できる環境を運用できた．
小課題 C: ボトムアップによるデータサイエンス教育カリキュラム改善の提案について，小課題Aで開発したテスト/演習を，モデルカリキュラムを採用している，法政大学データサイエンスセンターが提供するオンデマンド授業にて利用することとなった．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は以下の方策で研究を推進する．
小課題 A: データサイエンス教育の学修目標の達成を評価するコンテンツの開発について，コンテンツそれぞれについて，学修目標，相互の依存関係を知識スキルツリーとして構造化するためのメタデータの付与を行い，QTIなど汎用性の高い形式で公開する．
小課題 B: Data Science Course Hub の構築による教育コンテンツ共有について，開発した Data Science Course Hub を他の教育支援システムと連携するための検討を行う．
小課題 C: ボトムアップによるデータサイエンス教育カリキュラム改善の提案について，小課題Aで開発したテスト/演習を，授業で利用してもらい，その結果を 小課題A,Bの開発に反映する．
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