2020 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on a Next Generation Problem-Posing Learning Support System to aim at promotion of active learning and construction of item pool
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18K02825
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| Research Institution | Iwate Prefectural University |
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Principal Investigator |
高木 正則 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (80460088)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森本 康彦 東京学芸大学, ICTセンター, 教授 (10387532)
市川 尚 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (40305313)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 作問学習 / 思考力・判断力・表現力 / eテスティング / 類似問題 / 項目分析 / 自己評価 / 他者評価 / 目標設定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，作問学習（学習者自らが問題を作成することで学びを深める学習方法）を通して，学習者が主体的に思考力・判断力・表現力を向上できる学習環境の構築とコンピュータ適応型テストでの活用を想定した項目プール（難易度，識別度が既知で共通尺度に等化された問題のデータベース）の構築を目的とした次世代作問学習支援システムを設計・試作した．試作システムには，学習者がルーブリックに基づいて思考力・判断力・表現力を自己評価・他者評価できる機能や，自己評価・他者評価等の結果をレーダーチャートで可視化できる機能等を実装した．
試作したシステムを大学の授業で実施された作問学習で利用した結果，作問学習を継続して行うことで思考力・判断力・表現力の自己評価が向上し，作問学習のプロセスの様々な箇所で思考力・判断力・表現力が育成されていることが示唆された．また，自己評価を行うことで学習者の振り返りや自己認知を促進していることが明らかとなった．さらに，作問時の目標設定や作問者への正答率のフィードバックが，作問者の客観的な認知の向上や次回の作問学習の改善などの意識の向上につながっていた．また，目標を意識して作問学習に取り組むことが自己評価の向上に有効であることが示された．
また，作問学習で作成された問題をコンピュータ適応型テストで利用することを目指し，解答データを用いずに作問学習で作成された問題の特性値（難易度，識別度）を推定する方法として，特性値が既知の問題とその類似問題との差分情報に基づいて，類似問題の特性値を推定する手法を検討した．本手法を提案するために，数学の確率論に関する類似問題間の特性値の関係性を分析した結果，類似問題間の識別度には強い正の相関があることや，答えを導くための発想が複雑になるほど難易度に差が生じ，同じ解法で解ける問題の難易度に差が生じないことが明らかになった．
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