学習者特性適応型eラーニングシステムの構築に関する研究

2006 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17500654
• Research Institution: Tokyo University of Technology
• Principal Investigator: 稲葉 竹俊 東京工科大学, メディア学部, 教授 (10386766)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐藤 敬 東京工科大学, メディア学部, 教授 (20235360) ; 松永 信介 東京工科大学, メディア学部, 講師 (60318871)
• Keywords: eラーニング / Adaptive Hypermedia / ユーザモデル / 学習者特性

Research Abstract

・18年度の研究概要
平成17年度末に構築した学習者適応型のeラーニングシステムでは、学習者の知識をオーバーレイモデルの手法を用いて、モデル化し、このモデルに基づいた適応を、主としてナビゲーションレベルにおいて行うことにはある程度成功した。18年度は、このシステムの学習者に対する有効性を検証するための実験を行い、その学習効果について実証を行うことができた。特に、汎用的な非適応型ハイパーメディアシステムでの学習効果との比較実験において、学習者の学習効率や学習の継続率において、適応型システムが優れていることを証明することができた。また、学習者の「知識レベル」から学習が完了したと判断される内容に関しては、積極的な配信を行わないか全く配信を行わないことで学習の効率化を目指す適応型システムには、学習時間は短縮されるが繰り返しの学習が行われにくいために、学習で得た知識を忘れ易く、長期間保持出来ないという問題点があるのではないかという懸念があったので、対応型システムと通常の非適応型システムのどちらのタイプの教材が知識の保持に有効かを明らかにするべく、学習直後のみならず、学習後一定の期間後に事後テストを行い、データの比較・分析を行った。この結果、適応型・非適応型で長期的な知識保持に優劣が無いことが確認された。
また、適応機能の実装において、単に学習者の知識レベルにとどまらず、学習者の多様な特性を因子として設定することが大きな課題となっており、18年度は、どのような因子を採用するかのか、またその因子に対して、システムがどのような適応を提供するのかを検討した。19年度にはこれらの機能の実装を目指す。