2012 Fiscal Year Research-status Report

ドリル型ｅラーニングにおける学習ストラテジーと学習負荷に関する研究

Research Project

Project/Area Number	24520654
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Research Institution	Tokyo Denki University
Principal Investigator	吉成雄一郎東京電機大学, 未来科学部, 教授 (20318166)
Project Period (FY)	2012-04-01 – 2015-03-31
Keywords	eラーニング / コンピュータ支援学習 / 学習負荷
Research Abstract	本研究の目的は①学習者がeラーニング上で感じる学習負荷を左右する要因を明らかにし、②eラーニングにおける学習ストラテジーを解明し、③学習ストラテジーから学習者タイプを分類し、さらに④学習者タイプに合わせた学習負荷自動調整メカニズムの開発と検証を行うことである。平成24年度の研究としては，学習負荷の影響を明らかにするためのモニター・実験用eラーニングシステムの構築を行った。具体的には以下の作業を行った。(1)専用のWebサーバーを立ち上げ、次の機能を有したeラーニングシステムを構築。(2)学習対象プール搭載型eラーニングシステムに以下の機能を付加した。(3)学習画面の一角に、オンラインアンケート機能を設けて、(ア)学習上のスムーズさについての質問と(イ)集中度のついての質問を行う。回答はすべてシステム内のデータベースに格納する，(4)(ア)直近の正答率、(イ)解答時間、(ウ)連続学習時間等を取得し、システム内のデータベースに格納する仕組みを構築した。平成24年度の実績としては、上記のハード面とソフト面の構築を完成させた。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 今年度は、モニター・実験用のeラーニングシステムを構築することが主要な研究計画であったが、ほぼそれは達成できた。まずハード面では、eラーニングシステムを安定して稼働させるため、サーバーを用意した。実際の運用の利便性を考慮して、物理サーバーの上に仮想サーバーを稼働させることにした。Windows7のホストサーバー上にVMware Workstationを走らせ、その上にゲストOSとしてLinuxを稼働、その中でeラーニングシステムを動かすことにした。次に実験・モニター用eラーニングシステムの構築であるが、ログイン認証、問題コンテンツ登録・提示機能など基本的はeラーニングプラットフォームとしての機能を実装する必要がある。この部分については、今までのシステム構築の経験や実績から問題なく進めることができた。このシステムのもっとも重要な部分である、学習負荷調整機構や学習途中でのWebアンケートの提示およびデータ収集機構については、様々な検討を重ねて、学習への妨げ・影響を最小限に抑える工夫を施した。学習の途中で提示されるアンケート画面は、なるべく学習画面と同じデザインで違和感の少ない形になるようにした。アンケート結果は、自動的にシステム内のデータベースに格納される。今度、研究・分析の際に必要となる関連情報も同時に記録されるようにした。学習負荷調整機構については、管理者が手動で可変できるようにし、その負荷状況により学習者の状態を上記のアンケート情報とともに記録される仕組みを構築できた。
Strategy for Future Research Activity	今後は構築したeラーニングシステムにコンテンツを搭載して、実際に学習者に利用してもらう。オンラインアンケートおよび紙によるアンケートの結果、および客観的履歴により、学習ストラテジーを解明する。第二言語学習ストラテジーとは、「学習者によって意識的に選択され、その言語についての記憶の保管、持続、リコール、適用を通して、第二言語または外国語の使用や学習を促進するために取られる一連の行動の過程と定義されるが、eラーニングでは必ずしもそのような行動過程を経ることができない。なぜなら一般的な英語eラーニングの場合には、第二言語学習を目指しているとはいえ、一定の決められた行動過程を強いられることになるからである。本研究で採用する学習対象プール搭載型eラーニングシステムの場合には、学習負荷の調整が可能であり、その調整具合により、学習者がより快適と感じる学習ストラテジーを取ることが可能である。
Expenditure Plans for the Next FY Research Funding	平成25年度の研究費の用途して計画していることは次の通りである。(1)eラーニングシステムの改良、(2)統計処理を行うためのソフトウェアの購入、(3)その他必要により専門知識の供与などである。 (1)については、平成24年度に構築したeラーニングシステムを実際に稼働させ、データを収集しながら必要は改良を行う。特にデータの収集方法の改善や学習状況の把握方法について、研究上必要な機能の追加を想定している。 (2)については、特に多変量解析を伴う分析やログの大量データを処理するあｔめに不可欠なものである。 (3)については、特にコンテンツの内容や統計処理にして必要に応じて外部の研究者からの知識の供与を求める。