2019 Fiscal Year Annual Research Report
拡張可能な学習支援システムのための分散マルチプラットフォームアーキテクチャの研究
| Project/Area Number |
17H00774
|
|---|
| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
仲林 清 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (20462765)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森本 容介 放送大学, 教養学部, 准教授 (00435702)
池田 満 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (80212786)
瀬田 和久 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (50304051)
田村 恭久 上智大学, 理工学部, 教授 (30255715)
田中 孝治 金沢工業大学, 情報フロンティア学部, 講師 (60583672)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 知的学習支援システム / 分散オブジェクト / グループ学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，eラーニングにおける自己学習やグループ学習などの多様な学習形態を統合的に支援し，機能追加やカスタマイズに柔軟に適応可能な機能拡張性と，コンテンツや学習方略記述を含むシステムの相互運用性とが両立可能な学習支援システムの構成法に関するものである．特に，システム構成要素である教材オブジェクト間の通信インターフェースに関する基本アーキテクチャを踏まえて，サーバとタブレット端末・スマートフォンなどに分散した統合的な学習支援環境を実現するための分散マルチプラットフォーム学習支援アーキテクチャを確立する．
2019年度は，2018年度の成果を踏まえ，教材オブジェクト間通信インターフェース層のうち，基本通信層における通信最適化方式の検討・実装，および，アプリケーション層におけるグループ学習機能の実装を行った．
前者は，すべての教材オブジェクトが共通的に実装する，ロールアップ処理，ポストコンディションルール処理，シーケンシング処理，コマンドリスト生成処理の4つの通信パターンにおける通信オーバヘッドの削減に関するものである．2018年度に実施したロールアップ処理の通信削減方式に加え，今期は，ポストコンディションルール処理，シーケンシング処理に関して，ルール評価の要否や評価結果のキャッシュによって通信量を抑制する方式を実装した．現在，最適化効果の定量的な評価を進めている．
後者は，基本通信層の上位層として，実際の学習制御を行うアプリケーション層を実装するものである．今期は，グループ学習機能としてジグソー法およびグループ型作問学習機能を実装した．これらはすべてJavascriptで実装されており，上位層から下位層の実装が隠ぺいされている．複数サーバと端末に分散したマルチプラットフォーム環境で，同じ教材オブジェクトが通信・連携動作することを確認した．
また，教材動的再配置方式の基本検討に着手した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初は2019年度に，教材オブジェクト動的再配置方式について検討・実装を行う予定であったが，基本検討の開始に留まった．これは，2018年度の通信最適化方式の実装の遅れの影響である．通信最適化方式に関しては，主要部分の実装は完了し，定量評価のためのデータ取得・整理を進めているが，ほぼ予想した効果が得られる見込みである．また，グループ学習機能については大きな問題なく開発できている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は，2019年度の設計・実装結果を受けて研究を進める．
「課題1：分散プラットフォームアーキテクチャ」については，グループ型作問学習など，複雑な機能の教材オブジェクトを実装し，マルチプラットフォームで動作することが確認できたので，この結果を受けて以下の課題2，課題3を進める．
「課題2：分散教材オブジェクト間通信・動的再配置方式」の中の，通信最適化方式については，ロールアップ処理，ポストコンディションルール処理，シーケンシング処理に関して，「最適化方式1：ロールアップ処理での学習状態変化の影響を考慮して，上位ノードの通信を省略する方式」を実装したので，効果の定量的な検証を進めるとともに，「最適化方式2：ポストコンディションルールなどを事前に評価して，ルール実行条件を洗い出すルールプリコンパイル方式」，および，「最適化方式3：他学習者の学習状態変化や教材オブジェクトの追加などの状態変化を先行伝搬させてコマンド入力時の応答を改善する方式」についても効果を検討し実装の判断を行う．
また，課題2のうちの教材オブジェクト動的再配置方式については，方式検討を終えたので，詳細設計・実装を進める．すなわち，教材オブジェクトのアプリケーション層がどのプラットフォームでも動作することを活かして，教材オブジェクトを動作させるプラットフォームを動的に変更する方式を実装する．これにより，教室では学校のサーバ上で教材オブジェクトを動作させて，学習者間の通信オーバヘッドを低減してグループ学習などが円滑に実施できるようにし，家庭や移動中などサーバと通信できない環境では，サーバで動作していた独習教材部分をタブレットなどにダウンロードして，学習が継続できる方式を実装する．
さらに，反転学習シナリオ，相互教授シナリオ，など実用的な学習シナリオの検討・設計を行い，可能な範囲で実装する．
|
