2019 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)
鳩野 逸生 神戸大学, 情報基盤センター, 教授 (10208548)
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 | システム開発 / 学習分析 / 学習スタイル / クイズシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度では大きく分けて2点の研究を行った。１点目は電子教材システムDITeLの閲覧ログと学習スタイルデータの関係分析である。また２点目は、1点目を踏まえた教材改善システム開発である。
DITeLの閲覧ログと質問紙で収集した学習スタイルの関係分析については、二つの研究を行った。1) アソシエーション分析手法を利用し、アソシエーションルール(associations rules)を抽出することを行った。その結果、いくつかの意味のあるルールを抽出できた。例えば、視覚型の学生は学習効率が良く、分析型はよく時間を使って勉強するなどである。2) クラスター分析を行い、学生を５つのグループに分けて、学習ログと学習スタイルの関係性を分析した。その結果、視覚を利用し、可能性や関係性を探求して、活動的に順序よく勉強した方が、効率が良いことが示された。
いままでの分析結果を踏まえ2点目にあたる、DITeLシステムの一部として、クイズによる教材改善機能の開発を行った。成績の低いクイズは教材の内容が悪いと考えられる。本機能は、クイズの内容によって、自動的に教材コンテンツを特定し、それを教員にフィードバックする。教員はそのコンテンツを確認し、改善する。更に、マーカーやメモ、ページジャンプなどを分析した、教材改善システム機能も開発した。教員はこれらの情報を利用して、教材を改善する。例えば、マーカー、メモを統計的に特徴分析し、頻度が高かった内容は重要であると考えることができる。そこで、教員はそのページでより説明を追加する。また、AページからBページによくジャンプしているのであれば、教員はAページとBページを隣に置く。これらの機能を実際の授業で評価したところ、教材改善に役に立てられるなどの評価が得られた。しかし、授業で教材改善機能を使い、長期的な評価することが必要である。
最後に、研究発展として、他の研究者と共同研究を行い、学習行為分析と予測なども行った。
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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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Research Products
(20 results)
