2020 Fiscal Year Annual Research Report
自然言語処理と学習プロセスセンシングを用いた協調学習の形成的評価環境の構築
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19H01714
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
大島 律子 静岡大学, 情報学部, 教授 (70377729)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
綱川 隆司 静岡大学, 情報学部, 講師 (30611214)
猿渡 俊介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50507811)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 協調学習 / 評価 / センシング / 自然言語処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，主に高等教育機関においてグループでの協調学習を適切に支援するための形成的評価環境を構築することである.ここでいう形成的評価とは，授業中または授業期間中に教授者が行う学習のプロセス評価のことであり，実施中の授業に活かすために収集する情報のことを指す.今回構築する評価環境は，1）学習者の持つ協調に関するスキルを事前（授業開始前）に診断する自動評定システムの開発，ならびに2）非言語行動（顔の向きや体の動きなど）からグループの活動の解析を行うための手法を考案することである.
当該年度では，主に以下の事柄に取り組み成果を得た：
１．Web質問紙化したCSSERのオンライン回答に対し自動で評定を付与するため、自然言語処理技術を用いたBERTベースのクラス分類モデルを適用することで，ベースライン手法を上回る評定性能を実現した。また，協調学習における多人数の発話内容を記録した対話ログを効果的に分析するため，BERTベースのトピック分析手法を適用し，話題遷移を可視化する手法の検討を行った。
２．非言語行動を収集するために開発した名刺型センサバッジから得られたデータを分析し，学習活動で重要だと判断された場面を自動的に抽出するSensor-based Regulation Profiler（SRP）の構築を行なった．このSRPを用いて評価実験を行い，ソーシャルグラフ・学習フェーズを自動的に抽出・視覚化可能であること，平均約77.8%の精度で発話者特定を実現できた．
３．協調的な学習活動の評価観点を定めるために，学習プロセスの様態と学習成果物の質の関係性について検討を行なった．具体的には，学習者の持つ学びに対する認識の経時的変化に関する検討や，socio-semantic networkを用いて学習者同士の対話を定量的に分析し捉えるための検討を行なった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍の影響で，データ収集のための実験が予定通りは行えない状況である.このため，データの分析にも遅れが生じている.また，研究を進める上で重要な海外の研究者との意見交換も不十分である．
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| Strategy for Future Research Activity |
既存の収集データの再分析などを通じて，研究活動が支障なく行えるようになった際に優先的に取り組むべきことについて見通しをたてる．
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Research Products
(13 results)
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[Presentation] Collaborative Learning Analysis Using Business Card-Type Sensors2021
Author(s)
Yamaguchi, S., Ohtawa, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S., & Watanabe, T.
Organizer
ICQE2021
Int'l Joint Research
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