2017 Fiscal Year Annual Research Report
Improving Teaching Materials through Educational Big Data
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16H03078
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
殷 成久 神戸大学, 情報基盤センター, 准教授 (20512180)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
熊本 悦子 神戸大学, 情報基盤センター, 教授 (00221383)
魚崎 典子 大阪大学, 国際教育交流センター, 特任准教授(常勤) (00721523)
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (40126785)
毛利 考佑 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60796001)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | DITeL電子教材システムの機能拡張 / 学習スタイル / 認知スタイル / アソシエーション・ルール / 系列分析 / 学習ログの分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では、電子教材システムDITを機能拡張し、名前を変更しました。「DITeL(Digital Textbook for Improving Teaching and Learning)」という名前にしました。学習スタイルと認知スタイルのアンケート機能をシステムに追加しました。
学習ログデータを利用した統計・相関分析などの研究を行いました。その中の一例として、Zoom in/outの動作を多くされたページはそのページにある図面や文字が小さく、読みにくいというパターンを発見しました。更に、アソシエーション・ルールを使って、学習スタイル、認知スタイルと学習ログの関係を分析した結果、勉強の効率や勉強意欲などは学生の学習スタイルや認知スタイル、学習時間によって違うことが分かりました。
また、システムに残された学習行動ログ用いて、行動系列分析(Sequential Analysis: Bakeman and Gottman, 1997)を行い、学習行為間の行動系列という潜在的な情報を分析しました。例えば、HLやUL、BMの追加・削除を繰り返す行動系列がよく見られました。アンケートによると、マークした重要なキーワードや重要なページの場所をよく変更していたことが分かりました。したがって、教材を作成する際には重要な場所やページを予めマークしておくと、教材が分かりやすくなることが分かりました。それらの分析結果は教材や電子教材閲覧システムの改善に利用可能であることが示されました。学習は顕在的な情報だけではなく、潜在的な情報にも影響されています。本研究は系列分析を使って、潜在的な情報を抽出することができ、それから、その潜在的な情報は学習効果にも影響するということを示しました。
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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
データを収集するための電子教材システムDITeLを機能拡張しました。現在は、共同研究者の授業にDITeLシステムを導入し、約２０万件のレコードを収集できました。更に、他の授業にも展開する予定があります。
また、データの分析結果によって、SILM (System for Improving Learning Materials)というシステムを開発しました。更に他の教材改善システムの開発も始まりました。
招待講演などで、現在までの研究成果の発表も行いました。更に、神戸大学でLEET workshopを開催しました。国際共同研究も結ぶことができました。
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| Strategy for Future Research Activity |
継続的にデータ収集の基盤システムを改善します。データ分析を行い、その結果による新たな機能を開発する予定です。更に、学生のクイズの成績によって教材改善システムを研究開発する予定です。日本国内だけでなく、海外でもシステムを利用してもらい、英語の教材の改善にも応用できるかどうかを検討します。
収集したデータを研究分析し、国内外の国際会議に投稿し、発表します。更に、ジャナールの論文投稿も行う予定です
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