2022 Fiscal Year Annual Research Report
Learning analytics using LMS and research on process mining to support class practice
| Project/Area Number |
18K11588
|
|---|
| Research Institution | Aichi University |
|---|
Principal Investigator |
土橋 喜 愛知大学, 現代中国学部, 教授 (00301622)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 学習分析 / 教育データマイニング / 学習管理システム / 時系列クロスセクション / 学習ログ / リアルタイム / 同期率 / プロセスマイニング |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は教室において通常の対面授業を行うことができたため、授業実施における学習ログの収集と開発中のシステムの利用実験はほぼ問題なく進められた。筆者が担当した授業はMoodleを活用しているため、授業でMoodle上の教材を使えば学習ログの収集が自動的に行われる。筆者が担当している３つの科目では、開発中の学習ログ分析システムを活用した授業を行った。履修者の教材閲覧については、1分毎の同期率を観察しながら授業を行うことができるようになり、同期率のログの収集も行った。
同期率が低いときは、何パーセントぐらいの履修者が教材を開いているか、教材閲覧の状況を伝えながら授業を進めるように試みた。また小テストの同期率を見ると、開始直後は同期率が100％になるが、時間の経過とともに同期率は低下し、小テスト終了後の得点の確認では再び同期率が上がっていた。小テスト以外の授業中の1分ごとの同期率においては、教師の指示のしかたや教材の内容の影響を受けていると思われ、同期率が高いときと低いときの差が大きいことが分かった。しかしながら小テストの時間帯のように100%まで同期率が高まることはなかった。また一斉に授業を進めると同期率が瞬間的に70%前後まで高まることが観察され、各自で行う演習時間になると20%以下の同期の低い状態が継続することが観察された。
また教材閲覧と小テスト得点の学習ログを使い、クラスタリングヒートマップの作成を試みた。クラスタヒートマップはMoodleに蓄積された学習ログに基づいており、学習ログから学習パターンを抽出するために、必要となるデータ分析に関連した理論や技術の調査を行った。調査したことを研究に取り込んでクラスタヒートマップを作成し、研究成果は国際会議で報告を行うとともに論文を発表した。
|
Research Products
(2 results)
