オンライン学習履歴データに基づくリカレント教育支援手法の検討

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K02927
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 古川 雅子 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 助教 (20617287)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山地 一禎 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (50373379) ; 畑 耕治郎 大手前大学, 現代社会学部, 教授 (50460986)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: オンライン学習 / リカレント教育 / 学習履歴データ / ラーニングアナリティクス

Outline of Annual Research Achievements

本研究は，主に社会人学生を対象とした学習行動パタンの解析および効果的な学習支援を目的として，通信制大学において蓄積されたオンライン学習履歴データについて，修了した学生と退学した学生の学習行動の違いについて解析し，修了した学生の学習行動パタンに関する知見等を他の学生への効果的な学習支援に繋げるものである。具体的には，学習履歴データを解析・可視化するシステムを開発し，入学時から卒業時までの全ての履修科目における学習行動パタンの特徴抽出及び同一科目における修了した学生と退学した学生の学習行動パタンの特徴抽出を行う。令和二年度は，蓄積されたオンライン学習履歴データから学習者の学習行動特徴を明らかにするための分析試行に基づき，分析結果の共有方法について検討を行った。その際，分析結果から学生の退学予兆を検知したとしても，リカレント教育において社会人には様々な事情があり退学・休学の前段階で介入するよりも事前に学習者個人に適切な学習戦略を検討する支援を行う方が合理的かつ効果があるのではないかという現場の思いや学習ログ管理や分析のための前処理業務を効率化しつつも丁寧な個別サポートのための資料作成を行う必要性について確認した。今後は，蓄積した学習ログの詳細な分析及び可視化手法やそのフィードバック手法等について更に検討を行なっていく予定である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

新型コロナウイルス感染症に伴い十分な研究打合せ及び研究成果が得られなかったため繰越申請を行った。

Strategy for Future Research Activity

令和三年度は、蓄積した学習履歴データの分析及び可視化手法について更に検討を行っていく予定である。

Causes of Carryover

新型コロナウィルス感染症拡大の影響に伴い，十分な研究打合せ及び研究成果が得られなかったため次年度への期間延長を行う。次年度使用額は，打合せ及び資料収集，成果発表に使用する予定である。