2019 Fiscal Year Annual Research Report
学習者自己評価文章に基づく学習行動に基づくフィードバックに関する研究
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16H02926
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| Research Institution | Kyushu Institute of Information Sciences |
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Principal Investigator |
合田 和正 九州情報大学, 経営情報学部, 准教授 (50320396)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (40126785)
石岡 恒憲 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 教授 (80311166)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 振り返り文 / 成績推定 / フィードバック文生成 / 学習支援システム / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，自己評価文の提出時に学習状況や態度を自動推定し，学習行動の改善や学習状況の向上に有効となる適切なフィードバックを与える仕組みを開発し，Webサービスとして提供するとともに，本研究課題の担当者の行う授業だけでなく，他の授業担当者に対して、本研究成果の横展開を行うことである．
これまで，学習者の振り返り文から，学習者の成績推定や，学習者への（半）自動フィードバックを行う研究を進めてきており、これらの知見の確認と，応用に向け，学習支援システムASSISTmentsを利用した生徒の操作履歴からSTEM(Science, Technology, Engineer, Math)コースに進むか否かを推定するコンテストに参加し，その成果を，国際会議EDM (Educational Data Mining) で発表した．コンテストの成績は2位であった．その発展修正版を，Journal of EDMの特集号に投稿し，採録された．また，九州大学や京都大学，台湾の大学で提供するe-Learningシステムの学生の操作履歴から，学生の成績推定を行うワークショップにも参加し，その成果を発表した．
自己評価文の分析に関して，分析手法として，評価項目に関係なく分析した場合と評価項目ごとに分析した場合を比較し，評価項目ごとに分析した場合の方がよい推測ができることを確認した。また，問題に基づくアプローチ(Problem-based Approach)と技能に基づくアプローチ(Skill-based Approach)という2つのアプローチを提案・比較し，技能に基づくアプローチの方がより良い予測をすることを明らかできた．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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