2013 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
23650546
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
|---|
Principal Investigator |
池井 寧 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (00202870)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北澤 武 東京学芸大学, 教育学部, 准教授 (80453033)
|
|---|
| Keywords | 学習支援 / デジタル教科書 / 記憶かけくぎ |
|---|
| Research Abstract |
本研究では，学習者の学習力を引き出すためのテジタル教科書の新機能を創出することを目的としている．具体的には，学習者に合わせたインタラクティブな学習支援機能，および遊びの要素を付加する機能を実現することにより，生徒の学習活動を支援するデジタル教科書の実現を目指している．インタラクティブな学習支援機能としては，学習者が自ら教科書の内容の重要な部分を指定した上で，その部分に関する画像を画像検索サービスによって取得し，ユーザが複数の画像から選択して自由に配置する機能，その画像に対して，複数種類（図形化数字，平仮名の図形，人物）の記憶掛けくぎを，任意のサイズで合成する機能，さらに合成した記憶掛けくぎを，教科書の中に配置し，効率的に復習する機能を実現した．これらの機能は，PCおよひiPadに提示されたモデル教科書に対して実装され，ユーザスタディとして，小学生，高校生，大学生を実験参加者として評価を行った結果，極めて顕著な記憶再生の改善効果が認められた．
更に，遊びの要素を付加することについては，学習空間の可視化，学習者のアバターの提示，音声読み上げの利用，アニメーションなどについて，予備的な評価を行い，有効な手法に関する探索を行った．その結果として，掛けくぎ画像として，実験参加者の各人が好むキャラクター画像を用いた場合に，共通画像（図形化数字）よりも高い記銘効果が実証された．更に，記銘再生における体制化を支援するために，学習者がストーリー（物語性）を付与することを支援する機能として，各人が良く知るの人物を主語として，動詞を含む文章の候補を記銘単語に関して提示する手法を提案した．類義語や高頻度の例文から，自ら選択する手続きを実装し，評価実験を行った結果，主語となる人物に依存したストーリーをうまく構築できた場合に，特に記銘効果が極めて高くなり，本手法の有効性を示すことができた.
|
