2019 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, 大学院情報学環・学際情報学府, 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 / 学習パス設計 / 学習行動分析 / 学習軌跡可視化 / ゲーミフィケーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は本研究の最終年度であり、過去二年間に開発したMLP学習基盤（複数の学習パス（Multiple Learning Paths：MLP）を包含する学習基盤）の実証実験と総括評価を実施した。まず、二年次にMLP「難易度の高い課題に挑戦できる学習パス」を追加して再公開した「Welcome to Game Theory」コースについて、MLPの追加が学習者の学習行動にどのような影響を与えたのかを検討した。一年次に開発したクラスター分析を応用した手法やクラスター可視化手法を用いて分析したところ、追加したMLPを通過して修了する学習者数が着実に増加していることが確認でき、MLPの追加がより高度な学習経験の提供に寄与していることが示唆された。
次に、本研究の補完的な実証研究の位置付けで、異なる学習ニーズや関心に応じた学習パスを提供する手法の開発に焦点を当て、学習者が課題を選択して学習を進める形式のMOOCの基本設計を行い、試行的なコース開発と評価を行なった。まず、edX edge上で試行的に公開したのち、gacco上で「学びのゲーミフィケーション」コースとして一般公開した。このコースの中間的な評価結果から、選択的に課題に取り組んだ学習者の方が課題の提出率が高く、学習継続につながっている傾向が示唆された。
最近ではMOOCの常時開講化やコース数の飽和により、一コース当たりの受講者数は漸減しており、MLPの教育効果を検証するには、より長い期間で受講者行動を分析する必要があるため、研究補助期間終了後も分析を続けていく方針である。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(4 results)
