2021 Fiscal Year Annual Research Report
Constructing a Fine-grained Learning Analytics Loop Based on the Observation of Learners' Behavior
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19H04226
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
川嶋 宏彰 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (40346101)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤本 徹 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (60589323)
島田 敬士 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80452811)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ラーニングアナリティクス / 学習支援 / デジタル教材 / 映像講義 / 視線解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題では，学習行動の詳細な計測から，学習者の知識や興味・関心などの状態推定，それに基づいたフィードバックを密に行う学習支援ループを構築する．2021年度はこのループのうち，次の項目について研究を行った．
1. 視線計測に基づく重要領域抽出の基礎的検討：動画視聴時における各学習者の理解度の違いが，どのような視線パターンの違いに現れるかを，3次元畳み込みニューラルネットワークを用いて抽出・可視化する手法を検討した．
2. コロナ禍前後における閲覧行動変化の解析：コロナ禍でのオンライン授業によって，学生の学習行動がどのように変化したかを調べるために，デジタル教材の閲覧ログを用いて，授業前後の閲覧行動や復習頻度などの解析を行った．その結果，オンライン授業においては授業後の教材閲覧操作回数が対面授業に比べて有意に高く，さらに最終成績区分とも関連があることが示唆された．
3. コンテンツ情報と教材閲覧ログを統合した学習トピック分析：従来のデジタル教材閲覧ログ分析では，ページごとのアクセス頻度や閲覧時間の分析が主流で，実際に学習をしていたトピックを特定した分析を行うことは困難であった．本年度は，イベントストリームとして記録されている教材の各ページへのアクセス履歴と教材の各ページに含まれるコンテンツ情報の突合分析を行うことで，教材閲覧ログを学習トピック分解する方法を開発した．
4. 学習関心に基づいた学習パス選択肢提示法の評価：前年度に試行的に開発したオンラインコースにおいて実装した，学習者の関心に基づく学習パスの選択肢の提示法の評価を行った．学習関心に沿って課題を選択する学習行動とともに，提示された選択肢を全て辿って学習しようとする学習意欲の高い学習者の行動の傾向が確認された．
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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
本研究課題の目的であるフィードバックループを構築する上での重要な構成要素となる，教材コンテンツ情報と閲覧ログを統合した解析を進めており，当初の予定通り進捗しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度は，2021年度までに開発してきた，(1) 授業内外における教材閲覧ログデータの解析および動画視聴時の視線データの解析，(2)これらの手法とコンテンツ情報とを統合した学習者の知識や注意状態推定，(3)各学習者の推定状態を踏まえたフィードバック提示の各種手法を発展，融合させていく．これによって，学習者状態の緻密な観測・推定に基づくフィードバックループを構築し，評価を進める．
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