個別化された問題推薦と学びの過程の可視化による自学自習支援

Research Project

Project/Area Number	24K20905
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 62030:Learning support system-related
Research Institution	Ritsumeikan University
Principal Investigator	槇原絵里奈立命館大学, 情報理工学部, 講師 (90822875)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Keywords	プログラミング教育支援 / 教育支援システム / 可視化 / 自動化
Outline of Research at the Start	適応学習とは、学習者の学習履歴より学習者の理解度や躓きを計算し、個人に対し最適な学習コンテンツを自動で提供する教育形態を指す。本研究では個別最適化された学習コンテンツの提供および、学習履歴を可視化することで、プログラミング学習の適応学習化を支援する。学習コンテンツとしてオンラインジャッジシステム(OJS)の問題を採用する。既存のOJSの問題を分析し、問題間の関係性を調査する。関係性が分かることで、学習者の理解度に応じた問題推薦や、解けなかった問題が将来的に解けるような問題選択の道筋を提示できる。学習者の学びの過程を可視化することで、学習者のメタ認知を支援し学習に対するモチベーション維持を狙う。