2022 Fiscal Year Research-status Report
Visualization of student engagement and real-time process mining research on learning logs
| Project/Area Number |
21K12183
|
|---|
| Research Institution | Aichi University |
|---|
Principal Investigator |
土橋 喜 愛知大学, 現代中国学部, 教授 (00301622)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 学習分析 / 教育データマイニング / 学習管理システム / 時系列クロスセクション / クラスタヒートマップ / 学習ログ / プロセスマイニング / 同期率 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度においては通常通りコンピュータ教室における対面授業が実施できたため、Moodleにアップロードした教材を活用して学習ログの収集と分析を行う研究活動を行った。授業中は開発中のシステムを使い、3つの科目において教材閲覧の同期率を観察しながら、学期を通して授業をおこなった。また授業後にはクラスタヒートマップの作成を行い、履修者の授業への集中度を検討した。クラスタヒートマップはMoodleの学習ログから作成しており、昨年度は教材クリック数と小テスト得点のそれぞれのデータについて作成したほか、これら２つのデータを統合して作成できるように改善を行った。
筆者が開発しているクラスタヒートマップは、エクセルを活用して作成しているため、一般的なクラスタヒートマップとは形式が異なる部分がある。大きな違いは樹形図とカラースケールを備えていないことである。一般的なクラスタヒートマップはデータを並べ替えて再度表示するようなことは難しいと思われる。しかしながらエクセルで作成したヒートマップは、学習ログのデータと組み合わせると、並べ替えが可能になるという利点がある。そのためクイズ得点の低い履修者のデータを集めたり、教材クリックが極端に多い履修者を集めたりする並べ替えもできる。この並べ替えの機能を活用すると、一定の学習パターンを繰り返す履修者を見出すことができる。
クラスタリングは機械学習でも取り上げられる重要なテーマであり、学習ログの分析にも活用できると思われ、今後も学習パターンの研究に取り入れていく計画である。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
教材閲覧の学習ログをクラスタヒートマップで分析すると、教材を開いた回数が極端に少ない履修者が参加していることが見いだされた。モチベーションの低い履修者は学期の最初や途中でドロップアウトする傾向が見受けられる。またドロップアウトはしないが、最後までモチベーションが上がらない状態で授業に参加している履修者も在籍していることが、学習ログの分析から把握できる。
このような履修者については、学習ログの分析結果からどの履修者なのか、ある程度は明確にすることができる。教材を良く読むこと、教師のモニタを良く見ること、予習復習をするべきことなどについて、名前は出さないで履修者に伝えるように試みたが、効果が明確に把握できない。
時系列クロスセクションで学習ログの分析結果を可視化し、履修者の教材クリックストリームのプロセスを確認すると、授業の予習や復習、小テストや期末テストの復習のために教材を開いたかどうかなど、学期全体を通して履修者個人別に一覧表で確認できる。しかしながらMoodleからダウンロードした教材の閲覧履歴は現状では把握できない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
学習ログの収集や分析に関連する研究は、学習管理システムの発展に伴い、今後も大きく発展するものと思われる。そのため本研究課題は今後も継続する計画である。しかしながら世界中で多くの研究者が精力的に活動している分野のため、常に研究方向の再検討を行う必要もあると思われる。教材閲覧の同期率ついては、授業中にリアルタイムで観察することに加えて、授業終了後には授業全体の同期率を求め、授業評価の一部として使えるかどうか検討したい。
昨年度も学習ログの時系列クロスセクション分析による結果を履修者に公開する試みを行った。分析結果の共有が履修者のモチベーションを高める効果があるかどうか検討を行っている。アンケートの結果ではモチベーションが高まる履修者が存在する一方で、ほとんど効果を感じない履修者がいることも明らかになったが、今後も分析方法を検討し、より有益な結果が得られるように検討する。
また教材クリックや小テストから作成したクラスタヒートマップを観察すると、不適切な学習パターンを繰り返す履修者を見出せる可能性が高い。また教材クリックの時系列クロスセクションにも不適切なクリックのパターンを見出せる可能性がある。これら2つの機能を簡易な操作で連結する機能が必要と考える。今後の学習管理システムや学習ログの分析研究については、教師と学習者の双方にとって役立つシステムになるように研究テーマを検討していく必要があると思われ、新たな機能を持つデジタル教材の内容や形式を検討する必要もあると考える。
|
| Causes of Carryover |
新型コロナ感染症の流行により、参加を予定していた国際会議への出張や国内研究会などへの出張の取りやめにより旅費が未使用となったため。また国際会議参加の取りやめによりネイティブチェックの人件費・謝金が未使用になったため。いずれも次年度に執行する
|
-
-
-
[Journal Article] Synchronization Ratio of Time-Series Cross-Section and Teaching Material Clickstream for Visualization of Student Engagement2022
Author(s)
Dobashi, K., Ho, C. P., Fulford, C. P., Lin, M. F. G., & Higa, C.
-
Journal Title
In Artificial Intelligence in Education. 23rd International Conference, AIED 2022, Proceedings, Part II
Volume: 13356
Pages: 125-131
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
-
