学習者の特徴分析による学修支援システムの研究

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K16171
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 長谷川 理 信州大学, 学術研究院工学系, 助教 (30647102)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: eラーニング / 学修行動分析 / データマイニング / ブレンディッドラーニング

Outline of Annual Research Achievements

本研究は，ICT教育支援システムと連携し，教員や学生に対し学修活動を支援するための情報を提供するシステムを提案し評価するものである．これまで提案者らは，LMS(Learning Management System)をはじめとするICT教育支援システムの学生の利用履歴から，成績不振となってしまう可能性がある学生を早期に発見するためのシステムを確立することを目的とした研究を行ってきた．これらを踏まえ，教材関連データベースと学習者の詳細な学習状況とから個々の学習者に適切な教材推薦等の支援を行う機能を開発する．加えて，教員に対しては，授業改善に繋がる情報を提供する機能を備えることで，学生への学修支援の精度や機会を増やす事を目指す．
上述の課題を達成するために以下の3つの課題を設定した．（課題0）成績不振者の早期発見機能の改良，（課題1）学生への学修支援と教材推薦，（課題2）教員への学生支援や授業改善に繋がる情報の提供．
平成28年度は，特に（課題0）について取り組んだ．データマイニングに利用する新たなアクセスログの種別としてヒントの利用率を加え，これまでの課題達成度，取り組み時間と組み合わせることで，成績不振者の早期発見機能の精度を高めるためのルールの検討を行った．ヒント利用率単体ではあまり精度が良くなかったものの，他のアクセスログと組み合わせることで，精度を高めることができた．このことからヒントの利用率を補助的にパラメータとして利用することとした．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

分析対象としていた授業の担当者の変更があり，（課題1）と（課題2）の準備作業であるヒアリングを行うことができなかった．過年度の授業については，これまでどおり分析可能であるが，分析後のフィードバックを新年度の授業で検証することができないため，代替の授業を検討する必要がある．

Strategy for Future Research Activity

（課題0）については，継続して他のアクセスログをパラメータとして利用できないか継続して検証する．
（課題1）については，学習者にヒアリングを行い，学習者が学修支援を受ける場合に求めている情報の整理を行う．その上で，アクセスログのデータマイニングの結果から，学習者個人に適した学修支援情報 を提供する機能の開発を行う．
（課題2）については，教員にヒアリングを行い，教員が学修支援を行う場合に求めている情報および授業を改善する際 に参考とする情報の整理を行う．その上で，アクセスログのデータマイニングの結果から，学習者個人に適した学修支援情報と授業改善のための情報を提供する機能の開発を行う．