2023 Fiscal Year Annual Research Report
Developing a Learning Material Recommendation System based on Individual Features Detected by Educational Big Data
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21H00905
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
殷 成久 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (20512180)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小野 雄一 筑波大学, 人文社会系, 教授 (70280352)
仲谷 佳恵 大阪大学, スチューデント・ライフサイクルサポートセンター, 准教授 (70771864)
周 娟 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (90822841)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | VARK学習スタイル / 教材推薦システム / ページジャンプの推薦システム / 視線追跡アプリ / 学習ログの分析 / 教育効果の評価 / システム開発 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度には大きく2つの研究を行いました。まず、1つ目はVARK学習スタイルに基づく教材推薦システムの開発です。2つ目は、閲覧ログを活用したe-bookページ遷移の推薦システムの継続開発です。
1.VARK学習スタイルに基づく教材推薦システムを開発しました。このシステムに関する学習効果を評価するため、大学院生を対象に実験を行いました。ラーニング・スタイルと学習ログデータを活用し、それぞれを2つのカテゴリに分類しました。そして、ラーニング・スタイルに基づいた推薦グループ、学習ログデータに基づいた推薦グループ、両方の推薦を同時に利用したグループに分類し、それぞれのグループにおける学生の教育効果を評価しました。読書効率、テスト、アンケートの結果を使用して、事前と事後テストで点数の変動や意見の変化を検証しました。実験した結果、本推薦システム使った学生の平均点が向上していることが示されました。また、結果から、推薦自体が全ての学生に適しているわけではなく、元々事前テストの点数が低い学生には効果があることが示唆されました。アンケートの結果からは、ラーニング・スタイルと学習ログデータを組み合わせた場合が最も効果的であり、特に理解度が向上したと感じる学生が増加していることがわかりました。
2. 前年度の研究を継続し、閲覧ログを活用したe-bookページジャンプの推薦システムを開発しました。今後、実際の授業で使用して評価する予定です。
3.さらに、研究の発展として、eye-tracking技術を用いて、映像教育における注視点と学習成績の関連性を解析しました。簡易な視線追跡アプリを開発し、これを用いて評価実験を行いました。その結果、学生はテキストに比べて画像やアニメーションに強い関心を持っていることが明らかになりました。また、授業に熱心に取り組む生徒ほど効率的に学習できることも示されました。
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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
学習者のVARK学習スタイルと学習ログに基づく教材推薦システムを開発し、その学習効果も検証しました。さらに、学習ログに基づくページジャンプ推薦システムも継続して開発しました。また、研究の発展として、視線追跡アプリも開発しました。これらの研究成果については、招待講演などで発表しています。
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| Strategy for Future Research Activity |
データ収集の基盤システムを継続的に改善します。開発したシステムを実際の授業で評価し、その評価結果に基づいて教材推薦システムを改善します。さらに、実際の授業でシステムを評価した成果をまとめ、ジャーナルや国際会議で発表する予定です。
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