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Research on a hybrid learning data analysis method that takes into account pen-input data and the solution process

Research Project

Project/Area Number 19K21758
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 9:Education and related fields
Research InstitutionNagoya University

Principal Investigator

Nakamura Yasuyuki  名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 金子 真隆  東邦大学, 薬学部, 教授 (90311000)
高遠 節夫  東邦大学, 理学部, 訪問教授 (30163223)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Keywords数式自動採点システム / 手書きノートデータ分析 / 数学eラーニング / 手書きノート解析 / 数学eラーニング / ラーニング・アナリティクス / 数学オンラインテスト
Outline of Research at the Start

オンラインテストの「解答」情報だけでなく,学習者がどのような誤答,準正答を経て正答に至ったかという解答過程,および,どのような計算過程,思考様式(筆記速度,書き直しなど)に基づき解答を得たかというペン入力データは相互に密接に関連しているはずである。両データを考慮したハイブリッド型の学習データ解析により,学習者の精密な理解度測定を行うことができるはずであるという考えのもと,従来は独立に行われてきたアプローチの融合,例えば,ペン入力データと解答過程データを連携させるための手法,ペン入力データの特徴量を元にした解答過程の関連性を明確にする解析手法を,開発,解明することを本研究の目的とする。

Outline of Final Research Achievements

The objective of this project was to establish a hybrid learning data analysis method that combines "answer results" obtained on an LMS and pen input data as a manifestation of thinking processes such as calculations. We took a math problem and collected logs of writing event times, erasure events, etc. from handwritten notes that describe the thinking process, which were input to a tablet, as well as the answers. The results were used to estimate the level of confidence in the answers to the questions using machine learning. In addition, we examined the relationship between the difficulty level of problems inferred from the writing data and the difficulty level of problems estimated by item response theory.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

オンラインテストの「解答」情報だけでなく、学習者がどのような誤答、準正答を経て正答に至ったかという解答過程、および、どのような計算過程、思考様式(筆記速度、書き直しなど)に基づき解答を得たかというペン入力データは相互に密接に関連しているはずである。両データを考慮したハイブリッド型の学習データ解析手法は確立されていなかったが、本研究課題により、機械学習を利用した、ペン入力データと解答過程データを連携させて分析する手法を提案することができ、特に手書きノートデータを活用した、今後の学習データ分析の方向性に一つの可能性を示すことができた。

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (16 results)

All 2023 2022 2021 2020 2019

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (14 results) (of which Int'l Joint Research: 6 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Analysis of STACK Answer Data Using Pen-Stroke Data from a Calculation Notebook and Item Response Theory2023

    • Author(s)
      Yasuyuki Nakamura, Kazusa Fujimoto, Kako Ito
    • Journal Title

      International Journal of Emerging Technologies in Learning

      Volume: 18 Issue: 01 Pages: 279-285

    • DOI

      10.3991/ijet.v18i01.36531

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Standardization of Authoring Contents for Mathematics Online Testing and Practicality Testing2020

    • Author(s)
      谷口 哲也、川添 充、吉冨 賢太郎、中村 泰之、福井 哲夫、白井 詩沙香、加藤 克也、中原 敬広
    • Journal Title

      Computer & Education

      Volume: 48 Issue: 0 Pages: 47-52

    • DOI

      10.14949/konpyutariyoukyouiku.48.47

    • NAID

      130007952584

    • ISSN
      2186-2168, 2188-6962
    • Year and Date
      2020-06-01
    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 数学オンラインテストにおける解答の推移の三次元可視化と分析2023

    • Author(s)
      高田知樹, 中村泰之
    • Organizer
      教育システム情報学会2022年度学生研究発表会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] デジタルペンのストロークデータを用いた思考過程の可視化と分析2023

    • Author(s)
      山本怜弥, 中村泰之
    • Organizer
      教育システム情報学会2022年度学生研究発表会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Analysis of STACK answer data using pen-stroke data of calculation notebook and Item Response Theory2022

    • Author(s)
      Yasuyuki Nakamura, Kazusa Fujimoto, Kako Ito
    • Organizer
      International Meeting of the STACK Community 2022
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Analysis of students' answer process based on STACK answer data2022

    • Author(s)
      Yasuyuki Nakamura, Mitsuru Kawazoe, Saburo Higuchi, Yoshinori Miyazaki, Kentaro Yoshitomi, Takahiro Nakahara
    • Organizer
      The international conference on E-Assessment in Mathematical Sciences
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 数学オンラインテストの解答のペンストロークデータの可視化と解析2022

    • Author(s)
      藤本和伶,中村泰之
    • Organizer
      第47回教育システム情報学会全国大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 数学オンラインテストの解答データを用いた知識構造の可視化2022

    • Author(s)
      王黎琳,中村泰之
    • Organizer
      教育システム情報学会2021年度学生研究発表会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 数式自動採点システムの解答データへの多段階項目反応理論の適用の試み2022

    • Author(s)
      伊藤可子,中村泰之
    • Organizer
      教育システム情報学会2021年度学生研究発表会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 数学オンラインテストの解答のペンストロークデータの可視化と解析2022

    • Author(s)
      藤本和伶,中村泰之
    • Organizer
      教育システム情報学会2021年度学生研究発表会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] Automatic classification of incorrect answers to differentiation questions using Potential Response Tree2021

    • Author(s)
      Nakamura, Yasuyuki; Higuchi, Saburo; Yoshitomi, Kentaro; Miyazaki, Yoshinori; Ichikawa, Yuko; Takahiro Nakahara
    • Organizer
      International Meeting of the STACK Community 2021
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] MATH E-LEARNING QUESTION SPECIFICATION AND XML EXPORTER FOR STACK BY USING VISUAL PROGRAMMING LANGUAGE2021

    • Author(s)
      Yasuyuki Nakamura, Takahiro Nakahara, Mitsuru Kawazoe, Kentaro Yoshitomi, Tetsuo Fukui, Shizuka Shirai, Katsuya Kato, Tetsuya Taniguchi
    • Organizer
      International Congress on Mathematics Education
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Sharing experiences using STACK connected from Sakai through LTI2020

    • Author(s)
      Yasuyuki Nakamura, Takahiro Nakahara
    • Organizer
      E-Assessment in Mathematical Sciences
    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 数学オンラインテストの誤答傾向分析による評価指標の検討2020

    • Author(s)
      藤本和伶、中村泰之
    • Organizer
      2020年度JSiSE学生研究発表会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 数式自動採点システムの解答データを用いた能力推定法の調査と適用例2020

    • Author(s)
      伊藤可子、中村泰之
    • Organizer
      2020年度JSiSE学生研究発表会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] Note-Submission Function for Moodle Quiz and Collecting Pen-stroke Data2019

    • Author(s)
      Yasuyuki Nakamura, Takahiro Nakahara
    • Organizer
      Special Seminar of Mathematical User Interface
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Int'l Joint Research / Invited

URL: 

Published: 2019-07-04   Modified: 2024-03-08  

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