2020 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
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18K00873
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| Research Institution | Maebashi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
原島 秀人 前橋工科大学, 工学部, 教授 (30238175)
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | Moodle / ラーニング・アナリティクス / 学修履歴 / 学修データ / 外国語学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
コロナウィルスの蔓延に見舞われた今年度、本研究グループはそれぞれの大学において、対面授業、ハイブリッド授業、ハイフレックス授業、そして完全オンライン授業という異なる授業形態を1年を通して経験することになった。その中で我々が学修管理システムとして使用しているMoodleがフル活用された。またラーニング・アナリティックスの手法をそこに当てはめることによって、学修者の学修実態を様々な角度から顕にすることが出来た。自治医科大学でMoodle学修ログ件数をConfigurable ReportsとLearner Scripts両プラグインを使用して調べてみると、昨年度に比べ今年度はコースにより数十倍から百倍程度の件数が確認され、使用頻度の急激な増加が顕著であった。このデータを用い、成績不良者の予測がどの程度可能であるかの解析を行った結果、留年や仮進級などに対しても一定の予測は可能であることが示唆された。前橋工科大学ではログ解析により、I Pアドレスのチェックから、ある学生が出席として認めていない大学構内以外からアクセスしていることや、寸時のアクセスによって出席コードを調べた後にコースから抜けてしまう不届きな学生を見つけ出し、個別に指導することが出来た。またMoodleではReportプラグインの中にInsightという学修進展予測機能が組み込まれたので、これを用いることにより学修が滞っている学生を洗い出し、注意を促す指導につなげた。更に、前橋工科大学と長崎国際大学ではオープンソースのラーニングアナリティクスツールで主に学修者のアクセス状況を分析できるMatomoをVPSサーバーにインストールし、Moodleと連携させ、解析を行った。その結果、ハイフレックス形態ではスマートフォン利用が多いことや、オンライン形態では県外からのアクセスが多いことが分かった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
大学教育における2020年度は新型コロナウィルスの蔓延によって世界的にEmergency Remote Teaching（緊急時遠隔授業）と呼ばれるオンライン教育に待った無しで対応を迫られる年となった。本研究グループも対面授業から完全オンライン授業まで様々な授業形態が週刻みで変化する中で、その対応に追われ、十分に研究に時間を割くことが出来なかった。また全国的、世界的に移動の制限が課せられたため、通常の学会参加や、ワークショップ、研究会などの開催や参加が著しく困難となり、当初の計画を遂行できなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
コロナウィルス蔓延の影響でプロジェクト最終年度である今年度に十分な研究成果が得られなかったので、研究期間を1年延長し、活動を推進して行く。学習ログの解析やInsightが予測する学修困難者や脱落者に対して、その正確性を検証するとともに、単に危険性を通知、警告するだけでなく、どの様な個人対応をしたら救済に効果的であるのかを探る。また脱落者に共通して見られる傾向などが学修履歴の分析から浮かび上がってくるかを考察する。加えてデータベースや表計算ソフトを使って学修者が自らの学修データを把握し、分析する能力を養う試みも行なって行く。更に今年度に引き続きMatomoを使用してアクセスの解析を行なって行く。特に遠隔授業時のアクセス箇所の特定を行い、学習者がどの地域（都市）で学習しているのか、またそのデバイス、O S、時間、などのデータを取得し、学習環境の実態を明らかにする。次にはその実態に対応する最適な形のコース構成、教材、配信方法について検討する。またそこからアクションリサーチを通じてオンライン外国語学習に最適な教育・学習モデルの構築を目指す。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルス蔓延により、予定していた国内外の学会への出張が全くなくなってしまった関係で、旅費が消化しきれなかった。しかし2021年度後半には日本や外国におけるワクチン接種が進むと思われるので、移動も可能になると予測される。毎年2月後半に予定されているMoodleMootの全国大会が2022年初頭に九州で予定されているので、そこに参加を予定している。また使用するサーバー契約、アナリティクスツールソフトウェアの契約も予定している。
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