2018 Fiscal Year Annual Research Report
Online learning platform for massive and diverse learners
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17H00824
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山内 祐平 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (50252565)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森田 裕介 早稲田大学, 人間科学学術院, 准教授 (20314891)
室田 真男 東京工業大学, リベラルアーツ研究教育院, 教授 (30222342)
藤本 徹 東京大学, 大学総合教育研究センター, 特任講師 (60589323)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | MOOC / 大規模公開オンライン講座 / 学習状況診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
二年次は、レディネスの差異の解消を目的とした複数の学習パス（MLP：Multiple Learning Paths）を備えるMOOCの構築に向け、MLP用学習コンテンツの開発をおこなった。「Welcome to Game Theory」コースの講師やTeaching Assistantらの協力のもと、初年次に設計した「難易度の高い課題に挑戦できる学習パス」に設置する学習コンテンツを作成した。コンテンツの有効性を確認するため、ゲーム理論の分野から被験者を募り、実際に当該コンテンツを用いて学習をおこなう検証実験を実施した。この実験結果をもとにコンテンツに改善を加え、コンテンツを一般公開しても問題ないことを確認できたため、運用中の「Welcome to Game Theory」コース上にベータ版として実際に設置し、学習者に公開した。
次に、初年次に設定した観点とは別の観点にもとづくMLPコースの開発に着手した。初年次はレディネスの差異の解消を目的とし、学習コンテンツの難易度の観点からMLPを開発したところ、それとは別に二つ目の観点となる「学習者の関心とニーズ」に着目したMLPを開発することとした。このMLPは新規コースを開発してedX上に実装することにしたため、MLP用コンテンツを含む全てのコンテンツを新規に制作し、コンテンツを掲載するコースを準備した。
また、初年次に開発したMLPコンテンツの評価手法を実装したプログラムはCourseraのデータセットを対象としていたため、そのままではedXのデータに応用できない。そのため、同手法をedXのデータにも活用できるよう、edXの学習者データを随時分析できるシステムを開発した。
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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
初年次の遅れを回復することができ、順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
「Welcome to Game Theory」コースに設置し、公開した「難易度の高い課題に挑戦できる学習パス」について、実際に学習者がどのように学習を進めたかを随時確認し、コースの質の向上に繋げられる情報収集を進めていく。
また、「異なる学習者の学習ニーズや関心に対応する学習パス」について、教育効果を評価する実証実験を実施し、初年次に開発した評価手法を用いて学習効果を評価する。また、同コースの一般公開の方法についても検討する。
上記２例の実験結果にもとづき、MOOCの大規模で多様な学習者に対する複数の学習パスの教育効果、及び本研究で導出した学習パスのデザイン原則について総括的な評価をおこない、本研究で得られた知見を学会発表、学術論文投稿により国内外に発信する。
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