2021 Fiscal Year Annual Research 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
| Project/Area Number |
19K03005
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
|---|
Principal Investigator |
近藤 伸彦 東京都立大学, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| 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 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、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的としている。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。
2021年度には、2020年度に引き続き、授業を通して取得した学習行動データを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を策定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について、自己調整学習とエンゲージメントの観点から分析し、論文としてまとめた。また教学IRにおける学びのミクロデータとして当該授業のデータ、マクロデータとして大学の成績データを使用し、ミクロ・マクロデータを統合的に用いるための指針について整理した。その結果、2021年度は2本の論文掲載、4件の学会発表に至った。
|
