| Project/Area Number |
20H00859
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
1200:Educational technology-related
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
Kenji YOSHIDA 早稲田大学, 高等学院, 教諭
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 –
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥240,000 (Direct Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥240,000 (Direct Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 思考特性 / ノートテイキング / 個別最適化学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では, 学習者のノートを画像処理し文字分布を取得。その文字の分布パターンから学習者のInput/Outputの情報処理の特性(以下, 思考特性)を同定する。このことにより, 学習者の思考特性がノートの画像情報から得られることができるため, 学習者一人ひとりに適した学習方略を提案することが可能となる。
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| Outline of Final Research Achievements |
業におけるノートテイキングは，学習者がInputした視覚データや聴覚データを，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとしてOutputすることが重要である。そこで，生徒自身にあったノートテイキングがおこなわれているか否かを判定するために，ノートの画像データから文字の検出をおこない，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとの関連を検討した。
その結果，検出された文字位置は，文字が密に配置されケースと，文字位置が疎であるケース分けられ，それぞれのケースにおけるの文字位置と文字検出数の傾向は，(言語的)-(感覚的)の思考特性と関連付けることができると判断できる。
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
情報を入手する際，我々は無意識に好みの情報表現を選択しているが，中等教育において生徒は，無意識に教員の示す板書を正しく複写しようとする。授業におけるノートテイキングは，学習者がInputした視覚データや聴覚データを，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとしてOutputすることが重要である。しかし，思考特性を(言語的)-(感覚的)の軸で分けた場合，教員は(言語的)に属するケースが多く，(感覚的)に属する生徒は，ノートを綺麗に写しても理解に繋がらないケースが見られる。
アウトプットされたノート情報から，学習者の思考特性が自動判定できれば，その生徒にあった学習方略を提示可能となる。
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