| Project/Area Number |
21K00655
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 02100:Foreign language education-related
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| Research Institution | Dokkyo University |
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Principal Investigator |
LI KAI 獨協大学, 経済学部, 准教授 (10531543)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中西 貴行 獨協大学, 経済学部, 教授 (10406019)
狩野 紀子 拓殖大学, 外国語学部, 教授 (40350574)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 外国語教育 / 遠隔学習 / e-ラーニング / LMS / ラーニングアナリスト / 学習履歴 / 教育評価 / AI / 可視化 / マルコフモデル / オンライン学習 / 英語学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究はオンライン英語学習のプロセスに着目し、学習活動のモデル化手法の開発、及び評価の多様化、諸学習活動の可視化を支援するe-ラーニングAIアナリストシステムの開発と実践を目的とする。具体的に次の3点を行う。(1)オンライン英語授業に求められる評価基準を設計する。(2)持続可能なオンライン英語学習を支えるための支援リソースを体系化する。(3)学習活動のモデル化、評価の多様化を支援するアナリストシステムの構築と検証を行う。本研究は、持続可能な自律学習の支援と教育の質保証の参照枠組として大学英語教育の発展に寄与するものと思案する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This research focused on the process of online English learning, developing a Learning Analytics system for modelling learning activities, diversifying learning assessment, and visualising various learning activities. First, we developed a learning activity log acquisition program for Manaba (LMS), which is utilised by many educational institutions in Japan. Second, we structured the log data by extracting variables representing various learning activities from three categories: raw activity, time on task, and learning frequency. Additionally, we identified the key important variables and performed clustering classification to categorise different learners. By utilising this methodology with previously unutilized Manaba log data, it becomes possible to classify learning styles, conduct diverse analyses, evaluate online learning activity, detect learning risks early, and provide individualised support.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
英語授業に重視された4技能をオンライン授業でどのように評価するか、持続可能な自律学習をどのように支援するかが英語教育には重要な課題である。本研究の意義として、Manaba（学習管理システム）から今まで活用されていない学習履歴データを取得でき、ラーニング・アナリティクス手法を通じて複雑な学習活動がどのように表出されうるのかを実践的に試み、結果を得た点が挙げられる。データの構造化により、学習プロセスの総合的な評価が可能になった。特徴ベクトルデータの抽出及び学習スタイルの分類・可視化手法の開発により、自律学習の支援、多様化学習成果の評価、学習リスクの早期発見、個別支援が可能であることが示唆された。
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