2022 Fiscal Year Annual Research Report
The study of the common learning abilities of students across subject -Practical check by big data analysis
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16K01106
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| Research Institution | Aichi University |
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Principal Investigator |
佐藤 眞久 愛知大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (30143952)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 竜哉 愛知大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (70624542)
湯川 治敏 愛知大学, 地域政策学部, 教授 (40278221)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 共通学習特性 / 学習特性群団 / 特性ベクトル / 潜在的基礎学力 / 思考・判断・表現力・計算力・理解力 / 潜在能力 / 学習指導 / 代数的手法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
教科・科目を横断した学生の共通学習特性を特性ベクトルを用いて代数的に見いだしていくことが本研究の大きな目的である。2019年度までに特性ベクトルを用いた学生の潜在的基礎学力の可視化手法を、主に数学に関するデータを用いて開拓した。これを他教科・科目に普遍化するための研究会開催を予定したが、コロナのパンデミックのため2022年度末まで延期され、1月と2月に開催された各教科の専門家を交えた研究会を通じて他教科のデータを用いて検証を行い普遍性を確認した。
本研究で初めて導入された特性ベクトルは、全体の中の位置を示すために用いられる統計的手法からは抽出が難しい、個々人が持つ潜在的学習特性を見いだすことができる代数的手法を与えるための基本概念である。学生や生徒自身が持っている潜在的基礎学力を測ることで、学生や生徒が勉学の進め方を自ら探ることができ、また、指導する教員もデータに基づいて、学習指導の中で潜在的基礎学力を学生や生徒に示すことが可能になる。
特性ベクトルの応用例として、思考・、判断・表現・計算力（または理解）からなる特性ベクトルを調べることで、思考・判断・表現という能力は教科・科目に依存するものでなく、また、それらの能力は独立して伸びているのでなく互いにバランスを取りながら伸びていることが実証された。
この点を含め、今後さらに、特性ベクトルを用いる新しい手法を開拓し実践的に活用することが期待される。
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