2016 Fiscal Year Annual Research Report
学生のアカデミックな意志決定を支援する教学IR情報提示システムの開発と評価
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16H03082
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
松田 岳士 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近藤 伸彦 首都大学東京, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
重田 勝介 北海道大学, 情報基盤センター, 准教授 (40451900)
渡辺 雄貴 東京工業大学, 教育革新センター, 准教授 (50570090)
加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 教学ＩＲ / アカデミックな意志決定 / 自己管理学習レディネス / フェーディング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，教学IR情報を用いた学生支援を目的として，大学生活を通じて学生が直面する具体的かつ真正性のある意志決定場面４つ（初年次の科目選択・リメディアル科目の受講・所属研究室決定・留学）に注目し，判断に必要な情報を直接学生に提供するシステム，Decision Support with IR（以下DSIR）を開発・評価するものである．また，DSIRは単に判断の支援をするだけでなく，学生の自己管理（Self-Direction）力向上も目的として開発される．このような研究目的を達成するため，研究全体を４テーマ（学生が必要とする教学IR情報・IR情報の効果的な表示方法・フェーディング方法・システムの効果測定）に分けて，順番に取り組む予定である．
初年度である平成28年度は，学生が必要とする教学IR情報の調査・整理と，情報の効果的な表示方法の2テーマに関する研究を進めた．具体的には，先行研究において開発した，科目選択基準提示シラバスシステムをベースに，DSIR使用の対象となる４ケースのうち，「初年次の科目選択支援」に寄与するシステムに焦点を当てて，システム開発に必要なデータとそれを用いた単位取得率予測モデルを検討した．その結果，自己管理学習レディネス尺度（Self-Directed Learning Readiness Scale; SDLRS）を用いたドロップアウト予測および成績予測が可能であるとの示唆を得たので，対象とする授業を拡大して予測モデルの信頼性を確認している．さらに，この研究過程で，教学IRデータの種類・保持形式やシラバス分析の手法について知見を得たので，本研究からの派生的な研究として発表した．
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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
本研究には，実際のIRデータが必要であるため，各大学の情報セキュリティをふまえたデータ収集に対する懸念があったが，当初予定していた研究テーマに関するデータ収集は複数の大学で順調に拡大した．隔月で開催した研究打ち合わせでは，各研究者のアクションアイテムを確認するプロセスを設け，研究者の役割分担や2か月単位の進捗目標を明確にしている．このような状況の下，初年度の科目選択を支援するパフォーマンス予測モデルが形成され，平成29年度に開発するDSIRシステムの仕様やインタフェースは固まりつつある．さらに，研究代表者・分担者は成果のまとまりごとに国内外の学会において報告・発表しており，研究のサイクルが機能している．したがって，本研究はおおむね順調に進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
前述のように，研究の進捗はおおむね順調である．したがって，研究2年目にあたる平成29年も，申請書に記載した研究計画にしたがって進めていく．すなわち，研究対象とする意志決定場面，および取り組む研究テーマの両者を拡大し，システム開発とその効果検証を進める．具体的には，予測モデルを実装したプロトタイプ版DSIRシステムを開発し，さらに意志決定の対象をリメディアル科目の受講と所属研究室決定・留学の意志決定場面まで広げて予測モデルと有効な表示方法を検討する．
新たな研究テーマとしてシステムの効果測定を本格化する．開発されたプロトタイプを用いて，前年度に検討した測定法によって具体的な効果を測定，分析する．効果測定はシステム自体の形成的評価と並んで行なわれるので，DSIRシステムの効果と同時に改善点を指摘できるようにデータを収集する．研究への協力を得る学生からは，調査票だけでなく可能な限りインタビューなどによっても情報を収集し，潜在的な効果も検討する．
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