2018 Fiscal Year Research-status Report
学びのプロセスに着目したe-ラーニングAIアナリスト支援システムの開発
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18K11578
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| Research Institution | Dokkyo University |
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Principal Investigator |
李 凱 獨協大学, 経済学部, 准教授 (10531543)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀江 郁美 獨協大学, 経済学部, 教授 (50398731)
林 一雅 国士舘大学, 法学部, 講師 (90422815)
熊崎 忠 豊橋技術科学大学, 先端農業・バイオリサーチセンター, 特任助教 (90531541)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 教育工学 / e-ラーニング / ラーニングアナリスト / AI / 学習履歴 / 可視化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、オンライン学習のプロセスに着目し、学習履歴ビッグデータを活用し、データの構造抽出、学習活動のモデル化手法の開発、及び諸学習活動の可視化を支援するe-ラーニングAIアナリストシステムの開発を目的とする。
今年度は上記の目的を達成するために、主に現存ラーニング・アナリティクスに関する先行研究の整理によって、汎用LMSのMoodleに基づき、学習活動の可視化、及び学びプロセスに重視したAIアナリストのデザインを行った。
まず、二つの大学でe-ラーニングの実施及び学習履歴の収集を行った。具体的には、研究代表者が所属する獨協大学で大学1年生を対象とした教室講義とブレンドさせた2科目のe-ラーニング、及び研究分担者が所属する豊橋技術科学大学で社会人を対象とした18科目のe-ラーニングを実施した。約140人分1年間の学習履歴を収集した。獨協大学では、講義中における教材の配布、外部クラウドデジタル教材サービスへのリンク、ミニテスト、レポートの提出としてMoodleを活用した。豊橋技術科学大学では、学校外における講義ビデオ、小テスト、レポートの提出として運用した。
次に、それぞれの学習活動を可視化するため、学習履歴ログデータを用いて、諸学習活動を可視化できるダッシュボードを開発した。本ダッシュボードを用いて、教員が様々な視点から動的、インタラクティブに全員や個々学生の諸学習活動を可視化できる。また、学習履歴ログデータを用いて、学習特徴を分類するためのクラスタリング評価指標を検討した。
以上の成果を関連する国内の学会、雑誌にて発表した。次年度は、今年度の研究成果を踏まえて、学習特徴抽出アルゴリズムの開発、AIアナリストシステムの開発・実装、並びに予備実験を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度の計画は現存ラーニング・アナリティクスに関する先行研究の整理によって、汎用LMSのMoodleに基づき、学習活動の可視化、及び学びプロセスに重視したAIアナリストのデザインを行う。計画通りに、２つの大学でe-ラーニングを実施し、在学生、社会人学生を対象とした学習履歴データを収集した。また、学習活動を可視化するため、諸学習活動を可視化できるダッシュボードを開発した。教員が様々な視点から動的、インタラクティブに全員や個々学生の諸学習活動を可視化できた。そのほか、先行研究の整理によって、学習履歴ログデータを解析するためのラーニングアナリスト開発環境を構築した。主にMicrosoft AzureのLog Analyticsサービスを用いて、Moodleログデータの収集、検索、異常監視を行った。また、学習特徴ベクトルを抽出するため、Azure Machine Learning Studioを用いてK-means, DB Indexなどクラスタリング手法を用いて、評価指標を検討した。
初年度で得られた関連研究成果を情報学研究論文誌、コンピューター利用教育学会研究会、日本教育工学会全国大会、American Educational Research Association国際会議などで発表した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、オンライン学習のプロセスに着目し、この膨大な一見脈絡のない学習履歴ビッグデータを活用し、データの構造抽出、学習活動のモデル化手法の開発、及び諸学習活動の可視化を支援するe-ラーニングAIアナリストシステムの開発を目的とする。初年度では、既存ラーニング・アナリティクスに関する先行研究の整理によって、汎用LMSのMoodleに基づき、学習活動の可視化、及び学びプロセスに重視したAIアナリストのデザインを行った。次年度では、学習特徴抽出アルゴリズムの開発、学習モデルの構築、AIアナリストシステムの開発・実装を行う。一年目の学習履歴ログデータを学習データとして、機械学習手法を用いて学習モデルを構築し、二年目の学習履歴ログデータでモデルの正確性を検証する。また、初年度で開発した可視化ダッシュボードに基づき、教材の視聴、テストの回答、学習状態の遷移など学びプロセスを時系列に表示できるよう可視化ダッシュボードを改良する。その他、改良をふまえ、提案したAIアナリストシステム、学習活動可視化ダッシュボードを用いて予備実験を行う。システムの可用性・安定性だけでなく、併せてアンケートも実施しながら、量的・質的データの双方を用いた十分な評価を行う。評価の結果によって、能動的学習活動プロセスの支援、多様化学習成果の評価、LMSの利用効率の向上が期待できる。
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| Causes of Carryover |
本研究はオンライン学習履歴のビッグデータを用いて、構造抽出、データモデルの最適化手法の開発、及び学習スタイルなどの推定・可視化を支援するeラーニングAIアナリストシステムの開発を行う。
一年目でデータ解析するため、開発用コンピューターを購入した。二年目で、リアルタイムに諸学習活動を解析・可視化するため、データ解析、画像処理用ワークステーションコンピューター、専用グラフィックカード、と複数のディスプレイが必要として、購入する予定である。また、複数のディスプレイに可視化するためのメディアプレイヤー及び専用ソフトも購入する予定である。その他、関連学会で研究成果を発表するための旅費、アンケート調査するための人件費など費用が必要とする。
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Research Products
(11 results)
