2022 Fiscal Year Annual Research Report
学習活動の早期予測とLMS活用支援を目指したLAエンジンの開発と実証実験
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19K12272
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大西 淑雅 九州工業大学, 情報基盤センター, 准教授 (50213806)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 学習分析 / 学習データ / LMS / FPGA / アドバス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は、前年度に構築した「実験環境」を用いて、データの収集・分析を支援するハードウェア処理部の開発を進めた。ハードウェア処理部は一部完成したが、完全な実装までに達していない。よって、補助期間終了後も、引き続き開発・実装を進め完成を目指す予定である。また、学習活動や学習量、教授構成に関する関連情報の収集とFPGAデバイスを用いた演算処理に関する情報収集を行い、LAエンジンの基本実装とアドバイスを与えるデータベースの構築を進めた。さらに、昨年度に続き「情報リテラシ」の学習データの収集を実施し、その上で複数年度の教育コンテンツの構成調査を追加実施した。これにより、学習活動データと学習理解度の関係についてさらに分析を進め、基準となる分析モデルを作成することができた。
本研究では、日々の教授／学習活動に対して、学習分析データのできるだけ早い活用を目指し、関連する学習データの自動収集や分析モデルの構築を試みた。補助期間全体における、具体的な研究の成果は次のとおりである。１．様々な授業形態（対面、同期オンライン、ハイフレックス、非同期オンライン）において、LMS の学習データを収集し、分析モデルの構築とその検証を進めた。同時に、教育コンテンツの構成の分析も行った。２．コンテンツが持つ情報、教員の活動、学生の活動などから、「学習エフォート」を定義し、その情報を簡単に確認できる仕組みを開発した。なお、特定科目において、学習活動データが示す傾向と学習理解度との関係を分析した。３．新たに、システム間の活動ログの収集するための認証基盤を用いた試行も実施した。これにより、学習データに「学習活動」の項目を新たに追加し、学習活動の場所と手段に関する分析方法の検討を行った。４．FPGAを搭載したネットワークカード上にLAエンジンの構築と試作を進めた。
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