2018 Fiscal Year Research-status Report

ラーニングアナリティックスを用いたオンライン外国語学習の実態分析とその教育的応用

Research Project

Project/Area Number	18K00873
Research Institution	Maebashi Institute of Technology
Principal Investigator	原島秀人前橋工科大学, 工学部, 教授 (30238175)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	ローソントム長崎国際大学, 人間社会学部, 准教授 (40645157) 淺田義和自治医科大学, 医学部, 講師 (10582588)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords	ラーニングアナリティクス / LMS / Moodle / 学修履歴の可視化 / 学修改善
Outline of Annual Research Achievements	ラーニング・アナリティクス（LA）とは近年のICT利用の学修によって生み出される膨大な学習データを様々なツールを用いて可視化・分析し、その中に現れる学修の実態や傾向を把握し、落ちこぼれや学修につまずいている者を予測し、教育の改善に活かそうとする試みである。本研究チームはオンライン学修管理システムであるMoodleを管理者としてそれぞれ独自に運用し、各自の教育に利用している。まずMoodleのプラグインとして提供されているLAツールをインストールし、その有用性を確認する取り組みを行った。最初にAnalytics Graph というツールを用い、学期中に実施したクイズの正解率を箱髭図で表示させることができた。これにより、それぞれのクイズの難易度が一目瞭然に把握できた。また各学修コンテンツのアクセス状況や課題の提出率なども把握することができた。次にForum Graphを使用し、国際交流フォーラムでの交流の様を把握した。これにより各グループの交流の仕方に、粗密の差があることや、教師主導型・自由交流型の二つのタイプが有ることが視覚的に明確に把握できた。更にサードパーティーのLAツールであるIntelliboardを導入し、その様々な分析ツールを利用した学修実態把握を行なった。特に、クイズ1問1問の正当・誤答率表示機能は今後のクイズ作成に役立つと考えられる。次にConfigurable Reportsを使い、よりフレキシブルなデータの取り込みを行なった。複数のコースからデータを収集し、用途に合わせて加工し、異種ロールを持つユーザと分析結果を共有する、などが可能となった。また、これらのツールを一切使わずに、学習者自ら学習データをデータベースに取り込み、表計算ソフトを用いて自己分析・自省するという取り組みも行なった。これらの結果についてはMoodleMoot Japan 2019で発表した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 研究当初Moodleで利用できるLAツールにどの様なものがあるかについて十分に把握して居なかったが、調べて行くうちに様々なツールが開発されていることが分かってきた。そしてそれらの多くが無償で提供されており、管理者権限を持つ者であれば簡単な工程でダウンロード・インストールを行うことができることが分かった。また、数年前からInspire Projectの名で開発されてきたLAツールはMoodle 3.4でMoodleのコアに組み込まれ、現在はその中のReport機能として動作していることも確認できた。またその目玉機能であるドロップアウトの危険性のある学修者の検出については予備的で複雑な調整作業が必要なことが分かったので今後の課題としたい。 Moodleのプラグインライブラリーから複数のLAツールをダウンロード・インストールし、それらを起動させることによって様々な学修データを得られることが分かった。これにより、学修者の学修実態を多角的に把握することができた。また、商業プラグイン開発会社であるIntelliboard社とLAツール導入の交渉を行い、予算の範囲内でレベル2のプランを導入することができた。この強力な分析ツールを用い、よりきめ細かい学修データの分析を今後進めて行くことができるであろう。 LAに対しての別角度からのアプローチも試みることができた。特別なLAツールを使わない方法や、SQLを自分で書くマニュアル操作による分析も行なった。
Strategy for Future Research Activity	今後は今年度からの課題であるドロップアウトしそうな学修者の検出が確実に行える方法をじっくり研究し、前年の同様のコースからの内容をLAツールに学習させる準備行程を慎重かつ正確に実行することを目指す。また、学修者の学修実態が掴めてきたところで、学修に躓きがある様なケースでは、その原因を分析し、教育の改善に生かして行く。同時に学生に躓きのある課題や問題について、学生自身の考える理由は何があるのか、の調査も行う予定である。
Causes of Carryover	MoodleMoot Japan 2019大会の参加旅費見込み額より実費が少額となったため。次年度の学会旅費として使用する予定。