2016 Fiscal Year Annual Research Report
自己調整学習を支援するツール「セルフレギュレータ」の開発と効果的運用に関する研究
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15H02935
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| Research Institution | Aoyama Gakuin University |
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Principal Investigator |
宮川 裕之 青山学院大学, 社会情報学部, 教授 (10157597)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
合田 美子 熊本大学, 大学教育機能開発総合研究センター, 准教授 (00433706)
山田 政寛 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (10466831)
加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
松田 岳士 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 自己調整学習 / 計画フェーズ / フェーディング / セルフレギュレータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は， 自己調整ができる学習者育成を支援するシステムSelf-Regulator（以下SRと表記）の開発・評価・活用方法の策定を目的とする．この目的を達成するために，平成28年度は，平成27年度に開発されたＳＲのβ 版の形成的評価の結果を踏まえてSRをカスタマイズし，実際に複数の授業で使用して効果を検討した．平成28年度末までに，学習者側から見ると，以下の機能を備えたシステムが稼働している．
１．学習者自身の受講スケジュールを登録しなければ，コンテンツを受講できない機能，２．デフォルト設定で１回に限定されたスケジュール変更機能，３．学習者自身へのリマインドメール送信機能，４．計画通り受講を続けた場合スケジュール変更回数が増加する機能
平成28年度の実践を通じて，使用した学習者からのニーズが高く，かつ自己調整に悪影響を与えない機能が上記１～４に追加された．具体的には１に対して一度スケジュール通りに受講できたコンテンツは，その後自由に受講できる仕様を追加開発した．そのほか，３．に関してβ版で６時間刻みであったリマインドメールを１時間刻みに設定できるように改善し，さらにメールを受け取ってから１時間以内であればスケジュールに関わらず受講できる仕様とした．
一方，教員側へも受講者のログ取得機能（学習者のスケジュール入力・変更履歴の一括ダウンロード等）が追加開発され，学習管理システム側のログとともに分析することで，学習者モデルの形成や学習者別の支援方法の検討が容易になった．これらの機能を活用して分析した結果，締め切り間近に集中的に学習する「駆け込み受講」の中に，計画的かつ方略として締切が迫ってから学習する「意図的学習者」と，無計画に過ごしたため結果的に締め切り間際の受講となる「無計画学習者」がおり，後者には計画立案支援が必要であることが明らかになるなど，RSを有効活用する方法の一端が示唆された．
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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
当初の予定に沿って，SRβ版の形成的評価を反映したカスタマイズが完了し，研究は，これまでに開発された諸機能の効果的な使用法の検討や，SR使用効果がどのように認められるかに関する検証段階に入っている．複数大学におけるSR実践は，多様な学習者を自己調整学習の観点から分類する試みとなっており，いくつかの知見を得ている．
また，これら研究の成果も学会における報告や投稿論文として発表されつつあり，開発・評価・成果のとりまとめのいずれの側面でも進捗は順調である．とりわけ，学習者の最も多くの割合を占める「駆け込み受講」する学習者の中に，計画的な受講方略として締切直前を意図的に選ぶ者の存在が明らかになったことは，今後の支援を考えるうえで重要な発見であった．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の方向性は，大きく２つに分けられる．第一に，SRの効果検証と使用方法開発の取組である．この研究では，対象となる学習者の規模や授業の種類を拡大・増加するほか，テストコンテンツを含む，新規コンテンツも加えて検討する．最終的には年度中頃までに，それまでの知見を基にした学習者の特徴ごとの最適学習計画立案方法の特定を図る．
第二に，新規機能開発である．予定されている開発のうち，学習者に対する助言の自動フィードバック機能のみが実現されていないので，今後は，第一の研究成果を基にして，同機能開発に必要である学習者モデルの構築と，そのモデルによって分類された学習者グループごとの有効な助言内容表示法の探究を進める．
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