2017 Fiscal Year Annual Research Report
Probability-based adaptive hints to scaffold learning
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15K12407
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
植野 真臣 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50262316)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安藤 雅洋 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (00345539)
宇都 雅輝 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (10732571)
宮澤 芳光 東京学芸大学, その他部局等, 助教 (70726166)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 項目反応理論 / 足場かけ / eラーニング / 適応型テスト / eテスティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，項目反応理論を用いて適応的ヒントを提示する足場かけシステムを開発することである．具体的には，項目反応理論の段階反応モデルを用いて，ヒントごとの正答率が予測できるように定式化を行い，あらかじめ得られたデータから課題とヒントの特性パラメータを推定する．これを用いて，課題を提示したあとの学習者の反応から逐次能力を推定しながら，正答に至るまで，能力推定値に対する正答確率がある値になるようにヒントを学習者に提示するシステムを開発する．提案システムでは，能力が向上するに従い，自動的に支援が減少し，足場はずしやフェーディングが実行されることになるため，適応的な足場かけが実現できる．また，本研究では，ヒント提示後の予測正答確率をどのように設定すればよいのかについても実験により明らかにし，最適値をシステムにプリセットする．さらに，被験者実験を行い，提案手法による足場かけ支援が有効であったことを示す．
以上の計画に対し，平成29年度には，前年度までに設計・開発した基礎モデルを学習支援システムとして実装し，被験者実験によりその有効性を評価した．本研究の成果は複数の国内学会で発表を行うとともに，最終成果はトップジャーナルであるIEEE Transactions on Learning Technologies, Computer Societyに採録されている．さらに，本研究で開発した基礎モデルの拡張モデルとして，学習過程での学習者の能力向上をモデル化した隠れマルコフ項目反応モデルの開発と評価も行った．この成果は現在，電子情報通信学会に投稿中である．以上のように，本申請研究は計画通りに完了し，十分な研究成果を達成できたと考える．
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