Development of a foundation system for learner understanding bridging among learner physiological-measurements, tutors, and learning support systems

2019 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17K00495
• Research Institution: Teikyo University
• Principal Investigator: 小島 一晃 帝京大学, 理工学部, 講師 (30437082)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松居 辰則 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (20247232) ; 村松 慶一 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (30634274)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 学習者理解 / 心的状態 / 視線

Outline of Annual Research Achievements

近年の知的学習支援研究におけるEducational Data Mining (EDM)では，学習者が持つ知識に留まらず，生体計測データなどを取得して心的状態などにも学習者理解の側面を広げている．EDMによる学習者理解の技術基盤は，学習支援システムによる支援の範囲を，旧来の研究の中心であった知識獲得だけでなく，学習継続のための動機付けなどのメンタリングなどにも拡張することが期待される．本研究では，EDMの技術基盤を応用したシステムの実現にあたり，ある心的状態に至るまでに関連した学習者の状況やプロセスなどの面からの学習者理解を，人間と学習支援システムとで共有することが可能な基盤を設計し，システムの試作を行う．学習者の心的状態とプロセスとを結び付けるため，拡張や変更が可能な知識記述を導入し，EDMによる学習者理解を補強し，人間の教授者が介入できるシステム実現の基盤を提供する．
前年度までに，スモールケースとして，学習者が多肢選択問題に回答する状況を設定し，正答することへの確信と視線の推移パターンの関係から学習者を理解することを対象として，学習支援システム基盤における知識記述構築のための実験調査を実施したが，確信が高い時に特徴的に現れる振る舞いが明らかになったのみであった．令和元年度は実験材料を見直して追加実験を実施し，確信が高くない時の振る舞いを抽出するためのデータを収集した．また，学習者が正答を確信していると報告したが誤答したケースにおいて，問題回答中の振る舞いに，確信をもって実際に正答したケースと異なる特徴が見られた．本研究ではあわせて，視線の推移パターンを対象として，多肢選択問題に回答する学習者の振る舞いを抽出してプロセスの情報を提示をするシステムを試作している．これら特徴とプロセスの情報により，人間の教授者による学習者のプロセス理解を支援できると考えられる．