2020 Fiscal Year Research-status Report
教学IR高度化に向けた学びのミクロ・マクロデータの統合的なモデル化手法の開発
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19K03005
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
近藤 伸彦 東京都立大学, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
畠中 利治 福知山公立大学, 情報学部, 准教授 (10252884)
松田 岳士 東京都立大学, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 教学IR / ラーニングアナリティクス / 学習行動 / 学習成果 / 主体的学び / 自己調整学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、データに基づく大学教育改善機能である教学IRを高度化するため、学生の学習のプロセスと成果を統合的にモデル化する手法の開発を目指している。
本研究は、申請者の担当する授業において研究協力者を募り、導入済みのWebベースの学習システムを使用しながら実践的に遂行している。2020年度には、2019年度同様に授業を通して学習行動データを取得し、また学習成果データとあわせて、学習行動のモデル化手法について検討すること、さらにここまでに検討した統合的モデルを用いて、教学IR活動のフレームワーク策定について検討することとしていた。
結果として今年度は、授業において取得したシステムのログ、提出課題とその評価のデータ、および学生へのアンケートデータを用いて、学習評価の可視化と共有が主体的な学習行動におよぼす影響の分析を自己調整学習の観点を取り入れながら進め、また教学IRにおいて学びのミクロ・マクロデータの統合的に用いるための指針やフレームワーク、学生向けフィードバックシステム開発などについての基盤的研究を主に行い、2本の論文掲載、7件の学会発表に至った。
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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
2020年度は、2019年度同様に授業を通して学習行動データを取得し、また学習成果データとあわせて、学習行動のモデル化手法について検討すること、さらにここまでに検討した統合的モデルを用いて、教学IR活動のフレームワーク策定について検討することを計画していた。
クラウドツールScrapboxおよびGoogleを活用した授業において取得したシステムのログ、提出課題とその評価のデータ、および学生へのアンケートデータを用いて、学習評価の可視化と共有が主体的な学習行動におよぼす影響の分析を自己調整学習の観点を取り入れながら進め、また教学IRにおいて学びのミクロ・マクロデータの統合的に用いるための指針やフレームワーク、学生向けフィードバックシステム開発などについての基盤的研究を主に行い、おおむね当初計画において想定した進度と同等の研究成果を得ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、2020年度までと同様に授業を通して学習行動データ・学習成果データ・アンケートデータの取得を行い、学習評価と学習行動の関係の分析とモデル化手法についてのさらなる検討を進める予定である。さらに、ここまでの研究成果をふまえて検討している、学びのミクロ・マクロデータを教学IR活動に統合的に用いるためのフレームワークを策定し、広く公開することをめざす。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルス感染症に係る学会出張のオンライン化等により、大幅に当初計画よりも使用額が下回った。次年度は機器購入の追加などを計画するとともに、新型コロナウィルス感染症の状況次第で、出張旅費・参加費等の支出を予定している。
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Research Products
(10 results)
