Design and Development of a System that Uses Artificial Intelligence to Suggest Tactics to Improve Classes Based on Questionnaire for Student Evaluation of Teaching

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17K00489
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: 鈴木 雄清 大分大学, IRセンター, 准教授 (00333253)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松葉 龍一 東京工科大学, 先進教育支援センター, 教授 (40336227) ; 久保田 真一郎 熊本大学, 総合情報統括センター, 准教授 (80381143)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 学習意欲 / 授業評価 / 授業改善 / 人工知能

Outline of Annual Research Achievements

教育心理学の先行研究の文献調査に基づく学習の動機づけに着目して作成した学生による授業評価アンケートのための質問紙QMDI（Questionnaire for Motivational Design of Instruction）の妥当性や信頼性の検証や、CS（Customer Satisfaction）分析による改善度指数を用いた授業改善の提案のための手法について論文を作成し学会誌に投稿した。加えて、QMDIの質問項目に対応した改善方策案37項目を作成し、クラスのアンケート集計結果に応じた方策案を提示できるようにした。
作成したQMDIやCS分析を用いて、学生の動機づけに着目した授業改善を行う教員を支援するWebシステムの開発を行った。本システムでは、授業を担当する教員が科目を登録し学生への質問紙調査を実施すると、集計結果に基づいて改善の必要性が高い項目に対応した授業の改善方策案を提示するまでのプロセスを自動化する。学生がアンケートに回答するインタフェースでは、スマートフォン端末での回答も想定してボタンを大きくしたり、回答時の努力の最小限化（Satisficing）が生じにくいようにしたりした。
オンプレミス型のWebサーバを稼働し，本システムを運用できるようにした．今後、一般公開する。さらに、後続の基盤研究にて本システムを機能拡張することによって、アンケートの結果をエビデンスとする科目ティーチング・ポートフォリオとして活用できるようにするとともに、組織を越えて各教員の授業改善の取組を共有できるようにする予定である。