2018 Fiscal Year Research-status Report
Development of an Adaptive Learning Support System based on Model-Based Development (MBD) Approach
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17K12803
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
脇谷 伸 広島大学, 工学研究科, 講師 (00728818)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 学習者モデル / 状態空間表現 / 状態方程式 / 非線形システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年の目標である，学習者の特徴をデータベースによってモデル化する「データ駆動型学習者モデル」のアプローチについて調査・研究を進めた。平成30年度の実績は主に以下の点である。
I.「状態空間表現による学習者モデル」の表現手法について考察・提案：本手法では，学習者の状態量として，やる気，知識，理解の３つを定義し，状態方程式として定式化した。また，定式化された状態方程式においては，教師の支援が学習者に及ぼす影響の非線形性を考慮できるように工夫を行った。本研究成果は，国内学会（電気学会制御研究会，愛媛，2019年3月）にて発表を行った。これにより，平成29年度の研究成果を含む「データベース駆動型状態フィードバック制御系」と「学習者モデル」の双方の理論的枠組みが概ね確立された。
II.学習者モデル生成のためのデータ収集と整理：昨年度に引き続き，申請者の所属講座で実施する，モデルベース開発基礎研修において，参加者より承諾を得たうえで講義毎にアンケート調査を行い，これらのデータを集計した。また，講義終了時には，小テストを実施した。これまでの講義によって，およそ600名程度の受講生データを収集することができた。今後は，ニューラルネットワークによる解析結果や，2019年度に導入予定のウェアラブルデバイスによる生体信号データなどの解析結果を踏まえて，Iの状態空間モデルの妥当性やモデルの出力精度について検討を行い，さらにデータベース駆動型学習者モデルへの拡張についても研究を進める。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の予定では，「データ駆動型学習者モデル」の完成および，「学習者モデルに対するデータ駆動型制御系の構築」を目標としていたが，学習者の状態量の定義などに試行錯誤を要し，若干進行が遅れている。ただし，研究実績の概要にもあるように，状態空間表現による学習者モデルの理論的な枠組みが概ね完成したため，平成31年度の上期には「データ駆動型学習者モデル」への拡張が可能であると考えている。また，すでにデータ駆動型状態フィードバック制御系の理論的枠組みは完成しているため，上記の統合も早々に進めることが可能であると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
以下の方策に基づき，研究を着実に進展させる。
I.ウェアラブルデバイスによるデータ収集を開始し，状態空間表現による学習者モデルの妥当性について検討する。また，同データなどを用いたデータベース駆動型学習者モデルについても研究を進める。
II.Iで完成したデータ駆動型学習者モデルと，データベース駆動型状態フィードバック制御系を組み合わせ，適応学習支援システムを構築し，その問題点等を明らかにする。
III.これまでの成果について，国内外にて学会発表を行うとともに，学会にて得られた意見などを踏まえて論文を執筆し学会誌への投稿を行う。
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