2017 Fiscal Year Annual Research Report
Visualization of Understanding Process in Information Subjects at University and Diagnosis and Support Model
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26350285
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| Research Institution | Reitaku University |
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Principal Investigator |
匂坂 智子 麗澤大学, 外国語学部, 准教授 (00637001)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
千葉 庄寿 麗澤大学, 外国語学部, 教授 (70337723)
吉田 健一郎 麗澤大学, 経済学部, 准教授 (70389899)
大塚 秀治 麗澤大学, 経済学部, 教授 (20203838)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 学習状況 / 診断支援システム / 情報リテラシー / 学習方略 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は大学の情報リテラシ関連の授業で活用できる学習状況診断および学習支援システムの実現に向けて、過去に学習者が残した大量のデータ（理解度やコンピュータ利用歴、学習方略）から学習者の特徴を抽出し、診断モデルと支援ルールを作成し、それらを組み込んだWeb-basedの診断支援システムの開発を目指すものである。
本年度は昨年度までの研究を総括するために、これまで行ってきたデータ分析のまとめと診断支援ルールとアドバイスの作成、システムの実装を中心に次の二点について行った。一つは昨年度に引き続き、コンピュータ・リテラシー授業を履修する学習者の学習方略のアンケートの結果を分析し、学習者が持つ学習方略がどのように変化したのかについて考察を行った。その結果、特定の項目に有意な低下が見られた。この結果をもとに診断支援システムで提示するアドバイスを作成した。
研究の二つ目は、昨年度の研究成果に基づき診断支援ルールを作成し、これらを組み込んだWeb-based診断支援システムを実装した。診断支援ルールの作成方法については、2012年度～2016年度の初年次生(約1500人）に対して実施したコンピュータ・リテラシー授業の期末テストの結果を使用し、学習者の理解構造や学習項目の関連・順序関係を示すIRS（項目関連構造）グラフを作成し理解度の可視化を行った。またどのような問題が、学習者の４つの成績グループを分ける分岐点になっているのかを調べるために決定木分析を行い、成績グループを分ける分類ルールを作成した。最後にIRSグラフと決定木分析から得られた分類ルールの結果をあわせて、診断支援ルールを作成し、これをシステムに組み込み試験運用を行った。
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