2017 Fiscal Year Annual Research Report
ビッグデータ時代における異なる学習履歴データを共通の視点で分析する方法論の構築
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16H03083
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| Research Institution | Fukui Prefectural University |
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Principal Investigator |
山川 修 福井県立大学, 学術教養センター, 教授 (90230325)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 洋一 仁愛女子短期大学, 生活科学学科, 教授 (20340036)
多川 孝央 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (70304764)
徳野 淳子 福井県立大学, 学術教養センター, 准教授 (70451987)
隅谷 孝洋 広島大学, 情報メディア教育研究センター, 准教授 (90231381)
井上 仁 保健医療経営大学, 保健医療経営学部, 教授 (70232551)
安武 公一 広島大学, 社会科学研究科, 准教授 (80263664)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 学習スタイル / ウェアラブルセンサー / 学習モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度の目標は「プロファイル等を加味した学習スタイルの類型化」であった．具体的には， (1) 学生タイプによる学習スタイルの精密化，(2) ウェラブル・センサーによる学習スタイルの精密化，(3) 学習スタイル類型化シンポジウムの開催，を実施する予定であったが，現在，少々遅れ気味である．
(1)に関しては，学習スタイルの類型化の前に，学習にどのような要素が必要かのモデルの必要性を感じ，昨年報告したように，「問いを立てる」ことと「（信頼の）関係性を創る」ことを盛り込んだモデルを構築した．ただ，現時点で，それぞれの要素で，どのような対応をするかの類型化ができておらず，学習スタイルの類型化が完成していない．
(2)に関しては，当該年度では，精度の良いウェアラブルセンサーを購入し，先行研究の手法に従いデータを分析し，質問紙で測定した学習者の内部状態（情動知能と首尾一貫間隔）をリアルタイムに推定することを試みた．現時点では，両者には弱い相関しか認められず，ウェアラブルセンサーで質問紙から測定した指標を推定できたとはいえない段階である．しかし，分析手法を検討する中で，より精度が高い手法も見つかっており，今後，手法の改良を試みて，ウェアラブルセンサーを使い，学習スタイルの精密化を達成したいと考えている．
(3)に関しては，以上のように，学習スタイルの類型化の研究が遅れているため，開催することができなかったが，別の研究会を開催した．それは，次年度予定されている構成的手法でモデルを表現することに関して，圏論という数学の手法を利用することで，関係性を表現しやすくなることが分かってきたので，圏論を使いどのようにモデル化するかの小研究会を2回開催した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究実績の概要に書いたように，当該年度の目標で達成できているところと，達成できていないところがあるため．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の予定では，データの分析から学習スタイルを分類するという方針であったが，この方法だと，データに学習スタイルの重要な点が反映されていない場合もあり，学習スタイルに使うデータの性質が強く反映されすぎる．そのため，トップダウンに学習に重要な要素を考え，その要素ごとのスタイルを考えることにより，学習スタイルに迫るという方法に変更する．そのため，「問い（内省）」と「関係性」のスタイルを分類し，その分類に従って，データを分析するという手順で，学習スタイルの検証を実施する．
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