2017 Fiscal Year Annual Research Report
Face-to-face Lecture Support System based on Indicating Backgound Data of Students
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15K01025
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
江木 啓訓 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30422504)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾澤 重知 早稲田大学, 人間科学学術院, 准教授 (50386661)
森 裕生 鹿児島大学, 高等教育研究開発センター, 助教 (00758617)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 教授学習支援システム / 対面授業支援システム / 学習管理システム / 教育工学 / ウェアラブルコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度について，以下の通り取り組みを進めた．これまでに開発したバックグラウンドデータの提示システムを，全学の基礎プログラミング科目を対象に運用して実験を行った．学習管理システム(LMS)に蓄積された出席，小テストおよびプログラム開発課題の状況をリアルタイムに取得する機能を用いて，対象学生の学習状況データをグラフに可視化した．ヘッドマウントディスプレイ(HMD)を用いて提示するシステムの評価を行った．その結果，被験者のティーチングアシスタント(TA)から，バックグラウンドデータに基づいた学生個別の指導が本システムによって促進されたことが明らかになった．
さらに，ティーチングアシスタントにウェアラブルカメラを身につけさせることにより，バックグラウンドデータに基づく学習支援業務の行動分析を行った．これらのデータを用いて，短期・長期の学習支援業務の振り返りを実施した．その結果，授業時間中に複数の学生に対して個別の学習支援に取り組む際には，ティーチングアシスタントの行動指針が定まっていないため，どのように振る舞えばよいか困惑したという意見が得られた．
このため，今後はティーチングアシスタントの行動指針を複数のパターン想定し，選択したパターンに対応する情報提示を行うことを検討する．これにより，より効果的にバックグラウンドデータが活用できることが期待できると考えられる．
これらの結果について，国内学会および国際会議での発表を行った．また，学内外の学術研究集会において，本研究と近い構想を持つ教育学習支援システムに関する技術情報の調査を行った．
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