2022 Fiscal Year Final Research Report
Basic research on protection and distribution of images of lessons by first person view camera
Project/Area Number |
17K01111
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Research Field |
Educational technology
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Research Institution | Yokohama National University |
Principal Investigator |
Yamamoto Ko 横浜国立大学, 教育学部, 教授 (00293168)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 教育データ分析 / 教育実践記録 / 教師教育 |
Outline of Final Research Achievements |
This study was planned to be conducted by equipping teachers with eyeglass-type cameras to record classroom practices. However, from the viewpoint of preventing the spread of the new coronavirus, it was not possible to sufficiently record video in the classroom. On the other hand, various findings were obtained by shifting the research theme to the study of methods of analyzing the obtained data and the development of methods. In particular, a comparison was made between conventional frequency-based statistical methods and Bayesian statistical methods for capturing the characteristics of 30 to 40 students. As a result, it was shown that Bayesian statistics is effective to a certain extent when comparing two or more classes, because it can directly calculate probabilities for small samples.
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Free Research Field |
教育データ分析
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
教育活動の記録には教室の後ろから動画撮影をすることが多いが、教員に眼鏡型カメラを装着しその映像を記録することで教員視点の記録ができることが分かった。さらに、360度カメラを利用することで、教員と児童生徒の両方を記録し、授業の様子の再現性が高いことが分かった。 また、教室内での教育活動の効果や成果はエビデンスをもって示していく必要がある。しかし、従来の頻度論的統計分析では30から40人の少ないデータでの処理は有意な結果が得られないことが多い。本研究では、ベイズ統計を用いることで、得られた小データから母集団の分布を生成し直接確率を求めることから教育効果のや成果の比較が可能となることが明らかとなった。
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