Development of Learner Model and Learning Support System using Context Awarenes

2017 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26350299
• Research Institution: The University of Aizu Junior College Division
• Principal Investigator: 中澤 真 会津大学短期大学部, 産業情報学科, 准教授 (40288014)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小泉 大城 小樽商科大学, 商学部, 准教授 (20386709) ; 平澤 茂一 早稲田大学, 理工学術院, 名誉教授 (30147946) ; 玉木 欽也 青山学院大学, 経営学部, 教授 (40188420) ; 中野 美知子 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 名誉教授 (70148229)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2018-03-31
• Keywords: Learning Analytics / 学習履歴 / 学習支援 / プログラミング教育 / コンテキストアウェアネス

Outline of Annual Research Achievements

ICTを活用した教育・学習環境では多様なコンテキストを学習者の状況把握のために用いることが可能である．今年度も引き続き、コンテキストとして学習者の教材の閲覧履歴と学習者のプログラムの編集履歴を詳細に記録・蓄積・可視化するシステムを用いて授業やセミナーによる実証実験を行った．学習内容も高等教育向けにはJavaScriptやC言語を，初等教育向けにはビジュアルプログラミング「Scratch」を題材として，一定時間間隔やキーボードの特定の文字入力をトリガーに作成途中の学習者のプログラムソースを逐一記録することにより，粒度の高い学習履歴データを収集した．研究期間を1年間延長したことにより，28年度に履修者数が十分でなかった実証実験の分をカバーできるデータが利用できるようになった．
学習者のプログラム作成時に思考として，プログラムの入れ子構造や各要素についての理解度や，その組み合わせ方に基づく思考方法を従来より明確に抽出することが可能になった．また，学習者の状態として教材閲覧中，プログラムの編集作業中，思考中の３つを明確に識別できるようになった．これは履歴の記録方法の修正だけでなく，これまでコンテキストを個別に分析していたものを統合して分析するようにしたことも要因の一つである．これらの状態遷移を時系列的に分析することにより，学習者の意欲や集中度，またつまずき箇所などをより正確に把握することが可能になった．
研究成果については学術論文としてまとめたものを30年度に投稿する予定である．