Active Learning in Large Classes intentionally grouped by LA.

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K11581
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62030:Learning support system-related
• Research Institution: Hosei University
• Principal Investigator: Tokiwa Yuji 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 研究員 (70434181)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: Classroom Support System / Group formation / Group learning / LMS / LTI / Word2Vec / AI

Outline of Final Research Achievements

In large-scale classes at universities, due to the necessity of one-way lectures from instructors, there is a tendency for the average GPA of students enrolled in these classes to be lower compared to small-scale classes. Therefore, in this study, a classroom support tool was developed that enables active learning through group work, even in large-scale classes. This tool utilizes Word2Vec, a natural language processing AI technique, to calculate the similarity between keywords related to discussion topics that instructors and students have posted in advance to form groups. Furthermore, this system is compatible with the international technical standard LTI, making it usable in Learning Management Systems (LMS) that are implemented in many educational institutions.

Free Research Field

教育工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

学術的な意義として、グループ形成のアルゴリズムが挙げられる。自然言語処理のAIのひとつであるWord2Vecにより、教員が提示したテーマと学生が投稿したキーワード間のSimilarityを計算し、その数値によって学生を順にグループに割り当てる方式である。生成AIが実用化されつつある現在、学習支援ツールへのAIの組み込み方法を示唆する事例でもある。また、社会的な意義として、国際技術標準のLTIの実装が挙げられる。本研究の成果は日本IMS協会を通じて展開され、初等中等教育におけるテストシステムのMEXCBTや学習eポータルでも利用されるようになった。