• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2021 Fiscal Year Annual Research Report

Development of the Interaction Models of Engagement Factors that Increase the Likelihood of Learning in Online Learning

Research Project

Project/Area Number 21H03562
Allocation TypeSingle-year Grants
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

藤本 徹  東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (60589323)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 坂井 裕紀  武蔵野学院大学, 国際コミュニケーション学部, 教授 (50848405)
坂本 一憲  早稲田大学, グリーン・コンピューティング・システム研究機構, 客員主任研究員(研究院客員准教授) (60609139)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Keywordsオンライン学習 / 学習エンゲージメント / ゲーミフィケーション
Outline of Annual Research Achievements

本研究で取り組む研究項目(1)学習者属性アセスメントの開発、(2)エンゲージメント向上方法・評価方法の設計、(3)学習状況モニタリングエンジンの開発、(4)学習継続支援フィードバック方法の開発と評価、のうち、(1)学習者属性アセスメントデータ収集の仕組みとして、複数のアンケートなどを組み合わせてデータ収集できるオンラインアンケートシステムを開発した。学習者属性アセスメントのプロトタイプとして、ゲーミフィケーション・ユーザー・タイプを判定する尺度「Gamification User Types Hexad Scale(TONDELLO et al.2016)」の翻訳版を開発し、本研究のために構築したアンケートシステム上で公開した。
(2)エンゲージメント向上方法、評価方法の設計のための基礎的な調査として、行動的・感情的・認知的エンゲージメントにそれぞれ対応するゲームデザイン要素と、それらをオンライン学習環境下で学習状況に即して導入する方法の検討を行った。
(3)学習状況モニタリングエンジンの開発のために、学習行動データの収集方法と、システム上でのデータ収集方法の検討を行った。ゲーム要素を実装した学習環境で学習者の反応や滞留時間、個々の仕掛けに対する反応などについて収集した学習行動データの分析方法と、それらの行動が学習の脱落や継続の状態を表しているかを評価するための方法を具体化して、システムの仕様検討を試行的に行った。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究の予備実験的な位置づけで実施した、学習活動を促すメッセージ通知による学習参加支援の評価実験から、学習者の反応の違いについて新たな知見を得たため、一部計画を変更して異なるシステムを用いてさらに予備実験を実施した。この変更に伴い、研究活動の一部を2022年度に繰り越したが、学習者属性アセスメントの尺度として、既存の心理尺度を確保でき、システム上での公開も予定通り実施できた。

Strategy for Future Research Activity

本研究で取り組んでいる研究課題である「(1)学習者の状態を把握するために取得する学習者属性アセスメントの開発」、「(2)行動的・感情的・認知的エンゲージメントにそれぞれ対応するゲームデザイン要素を取り入れたエンゲージメント向上方法,評価方法の開発」、「(3)システム上で学習行動データの収集・分析するための学習状況モニタリングエンジンの開発」のそれぞれについて、継続して調査や設計、開発を行う。具体的には、(1)学習者属性アセスメントとして、前年度から継続して取り組んでいるゲーミフィケーション・ユーザー・タイプ判定尺度を用いた調査を実施する。(2)ゲームデザイン要素を取り入れたエンゲージメント向上方法として、ゲーム的な教示と通常の教示を比較して、どのユーザータイプの学習者に影響があるかなどの評価を行う。(3)学習行動データの収集・分析するための学習状況モニタリングを可能とするオンライン学習環境の構築を行う。

  • Research Products

    (1 results)

All 2022

All Presentation (1 results)

  • [Presentation] オンライン学習とゲーム的な活動における学習者タイプの研究- ゲーミフィケーション・ユーザー・タイプ尺度を用いて -2022

    • Author(s)
      坂井裕紀, 坂本一憲, 藤本 徹
    • Organizer
      日本教育工学会 2022年秋季全国大会予稿集. 431-432

URL: 

Published: 2023-12-25   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi