データ駆動型教育のための高密度学習分析基盤の構築と評価

2022 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 22H00551
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 島田 敬士 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80452811)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 峰松 翼 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (00838914) ; 谷口 雄太 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (20747125) ; 大久保 文哉 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (40608824) ; 山下 隆義 中部大学, 工学部, 教授 (60564721)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

学習活動の密なセンシングと、教育学習活動の文脈を探求する深層的活動分析、説得力を持ったフィードバックの三つによって、学習者の学習状況を学習トピック単位で理解することで個別最適な情報推薦を行うデータ駆動型教育を実現するための高密度学習分析基盤を構築・評価する。そして数千人が集う大学教育の場で実証実験をする。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

教育データの分解能を高める新たなセンシング技術を導入し、従来は難しかった学習トピック単位での学習活動の把握精度を向上させることで、文脈を捉えた学習分析ができ、行動変容を促す説得力を持ったフィードバックが可能になる研究は学術的意義がある。学習分析技術や基盤システム、エビデンスのオープン化も期待できる。