2017 Fiscal Year Research-status Report
教材と理解状態の統計的解析によって教材改善ポイントを導出する教授学習支援システム
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16K01087
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| Research Institution | Osaka University of Arts |
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Principal Investigator |
武村 泰宏 大阪芸術大学, 芸術学部, 教授 (90280065)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 教育工学 / 教授学習支援システム / ソフトウェア工学教育 / 教材改善ポイント / ARCSモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，[T1] 教材と学習者の理解状態を可視化する教材理解モデル構築手法，[T2] 教材の改善ポイントをフィードバックする教材改善ポイント導出機構，[T3] 学習者の理解状態に適応した教材の改善ができる教材改善支援手法，の研究開発を推進する。本年度は，この研究開発（3ヶ年計画）の2年目に当たるもので，初年度のT1：教材理解モデル構築手法の成果を基に，T2：教材改善ポイント導出機構に関する研究開発を行った。研究実績は以下のとおりである。
(1) 教材理解モデル構築手法による実験結果および，学習支援開始時期導出カテゴリーの研究成果より，教材改善の要素項目を導出し，本要素項目とモチベーション遷移推定手法の知見を基に，教材改善ポイント導出アルゴリズムを提案した。
(2) 教材改善ポイント導出アルゴリズム，学習支援開始時期導出機構および，モチベーション遷移推定手法の知見を基に教材改善ポイント導出機構を構築し，現在までの解析結果によって教材改善ポイント導出の有効性を評価した。
(3) 教材改善ポイントをさらに詳細に解析するため，本手法の適用領域を小学校のプログラミング教育に拡大し，プログラミング教育の学習効果を測定するためのメトリクスおよび，ロボットプログラミングにおけるアルゴリズムの解析を昨年度から継続して行った。さらに，順次処理，条件分岐処理，繰り返し処理のアルゴリズム要素が評価できるアルゴリズム的思考力評価ツールを開発し，プログラミング学習での事前事後の評価を行い，学習効果の分析を行った。
(4) 教材改善ポイントへの改善処理手法の一つとして，小学校のプログラミング教育における協働型の学習スタイル，スモールステップ学習，モチベーションの継続へ対処できるコーディングカードを試作した。
これらの成果については国内外の学会において発表を行った。
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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
当初の計画通り, 教材改善の要素項目とモチベーション遷移推定手法による教材改善ポイント導出アルゴリズムの提案および，教材改善ポイント導出機構の設計がなされている。さらに，多様な領域におけるプログラミング教育のモチベーション測定も進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で提案した教材改善ポイント導出アルゴリズムは，プログラミング教育の学習レベルがある程度あれば，精度の高い教材改善ポイントを導出することは可能であり，実際の教育現場での実用性は高いと考えている。今後は多様な学習レベルに対応できるよう，いろいろなプログラミング教育環境における学習データの収集を行い，ヒューリスティクな要素属性を取入れたメトリクスを用いて教材改善ポイントの導出を予定している。
また，本研究成果を関係する教育現場への還元も検討している。
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| Causes of Carryover |
先行研究の教材理解モデル構築手法および，学習支援開始時期導出カテゴリーより，教材改善の要素項目を導出して教材改善ポイント導出アルゴリズムを提案するのに7ヶ月を要し，その後，教材改善ポイント導出アルゴリズムを用いた機構の構築フェーズに至っている。昨年度から本学および国内の研究協力者の大学に加え，小学校におけるプログラミング教育の学習者効果を研究対象に含めたことで，教材改善ポイント導出機構用サーバーに小学生，大学生の両者に適応できる機能が必要になった。そのためにハードウェア構成，適切適量なソフトウェアスペック，操作の簡単化への設計に時間を要し，これら機器の年度内の完了が困難となった。
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