2021 Fiscal Year Research-status Report
Development of Self-Regulated Learning Support System in Continuous Learning along Knowledge Body
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20K12111
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| Research Institution | Chitose Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
小松川 浩 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (10305956)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今井 順一 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (60458148)
山川 広人 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 講師 (90724732)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 知識マップの整備 / アドバイジング機能 / 自己調整学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度は，授業時間内と外の短期的な学びの分析を行うこととしており，学習者の振り返り等を活用し，前年度の学習パターン毎に自己調整学習に移行する詳細なタイミング分析を行った．具体的には，予習のCBTの状況，復習のCBTの取組状況，個人課題の達成度（他社評価），共同学習でのコミット度合（相互評価）を授業ごとにデジタル情報として取得して，自己調整学習に移行しているか？をベイズネットワークを構築して分析を行った．これを通じて，代表的な学習方略を決めることができた．その上で，発展課題まで進んだ学生をトピックにしたロールモデルを活用して，アドバイジング機能の実装を図った．
本研究グループは，コロナ禍を逆転の発想として，先行研究の反転学習を発展させたオンライン型の授業モデルを構築した．この授業モデルに，上記の学習方略を組み込んだ学習支援を試行的に適用して，モデルの高度化も図れた．対面で行っていた授業展開をZoomを活用したオンライン型で実施することで，対面を伴うことなく，オンライン上で，予習・課題の達成・グループワーク・振り返りを行える授業設計と実践・評価を行うことができた．
数理・情報の知識マップの整備を継続的に行った．前年度に引き続きCBT教材を整備し，あわせて「数理・データサイエンス・AI」知識領域での教育を想定し，数理・情報に関わる基礎科目(1年)，専門基礎科目（2年），専門科目（3年）科目で活用できるように，知識マップを整備した．なお，既に，3年目に利用を想定している創価大学や山梨大学と具体的な連携を進めて，共同で教材の整備に着手した．
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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
当初の計画に沿って進められている．特に自己調整学習を踏まえた学習の振り返りのタイミングの分析やそれに基づくアドバイジングの分類は，教育システム情報学会の大会でも発表を行っている．特に，当初想定していなかったコロナ禍の影響で，授業が強制的にオンラインになった．
一方で，オンラインを活用した学びを前提とした学習支援システムの開発を目指していたことから，この影響は前向きな成果に繋がった．具体的には，予習については非同期のオンライン活用で，授業の多くの部分も前倒しでの自己調整的な学習へ移行しつつ，最低限の授業時間内での活動（グループワーク）のみを一斉の授業時間で対応するような，柔軟な自己調整型の授業設計を実現できた．
こうした授業モデルは，前倒しで，創価大学の英語授業で採用されることになっており，2022年度から既に実践に着手できる状況になっている．
また，数理データサイエンス教材の整備も，コロナ禍の影響で整備が逆に進んでいる．文部科学省の数理データサイエンス教育（リテラシーレベル）の参照基準に沿った統計の基礎のCBT教材はほぼ完成しており，2022年度に，連携する創価大学・山梨大学及び本学の認定科目（リテラシーレベル）で実践を行える状況になっている．
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| Strategy for Future Research Activity |
創価大学での利用実践を継続する．また岡山理科大学でも既に理科を中心としたCBT教材の整備が進んでおり，実証実験が可能と考えている．データ分析を取りまとめて，予習・課題の取組・振り返りを一元的に行えるポートフォリオ型システムとして整備をしていく予定である．本学での実証では，既に数理データサイエンス教育について，学部3年生の情報系授業（ソフトウエア工学概論・人工知能）について，システムの活用を図っている．この結果，学部1年（情報技術概論），2年（データサイエンス入門，アルゴリズムとプログラミング）と繋がった知識体系の中で，自己調整学習の総合的な分析を行えると考えている．
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| Causes of Carryover |
コロナの影響で成果発表の件数に制限がかかった. 最終年度は, 国際会議での成果発表も計画している. また数学の教材の整備（特に高校から大学に接続する統計）について, 整備が遅れている部分があることから, 最終年度はここについて実施を図っていく．
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Research Products
(5 results)
