Development of Individual Learning Support System Optimized by Learner Characteristic Analysis

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17H04707
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Learning support system
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: MORISHITA TAKESHI 信州大学, 学術研究院教育学系, 准教授 (70642528)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 学習履歴データ / 個別学習 / 可視化システム / LRS / データ分析

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to develop a learning support system that is individually optimized for teachers and students by visualizing the learning characteristics of learners from learning history data (who/ when/ where/ what/ how, etc.). The developed system visualizes the learning history data using LRS (Learning Recoard Store) compliant with xAPI(Experience API), the correctness display of the learning problem by the flag, and the difficulty level by the iridescent gradation. As a result, it was possible to display a list of the learning progress of the learners. Based on the visualized data, it was possible for teachers to understand the characteristics of learners, find learners with similar learning comprehension and progress, and suggest the possibility of supporting collaborative learning.

Free Research Field

教育工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

学習者の理解状況把握のための学習者データ分析には，統計学やデータ解析に関する専門的な知識や技能がなければ困難であったが，本研究を通じて，専門的な知識や技能がなくとも当該学習者の学習特性を可視化することを可能とした。
また，学習者個人の反応指標等を解析し，子供に自身の成績が上昇するグラフをフィードバックすることで学習意欲や自己効力感が有意に上昇することを明らかにされていたが，長期的かつ広範囲のデータ収集・分析が必要であり，学習特性を可視化するために時間と手間を要した。本研究では，学習環境最適化のためのデータセット分析法を開発し，最小限のデータから短期間で学習特性を可視化することを可能とした。