対話エージェントとダッシュボードを活用した自己調整を促すオンライン学習環境の構築
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21K02747
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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 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | The University of Electro-Communications (2022)
Iwate Prefectural University (2021) |
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Principal Investigator |
高木 正則 電気通信大学, eラーニングセンター, 准教授 (80460088)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森本 康彦 東京学芸大学, ICTセンター, 教授 (10387532)
奥原 俊 京都大学, 情報学研究科, 特定助教 (10754468)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 振り返り / 学習計画 / 自己調整 / ダッシュボード / チャットボット / コミュニケーションロボット / 数学教育 / プロンプト / 対話エージェント / オンライン学習 / 教育用AI |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，オンライン学習における学習者の自己内省の促進と，自己調整力の向上を目的とし，学習者自身で学習計画の立案， 学習の遂行，学習の振り返り，の学習サイクルを回すための学習記録データ登録機能，機械学習等を利用して学習記録データを分析するAI機能群，チャットボットをはじめとする対話エージェントとの対話を通して学習者自身が自分の理解が不足している箇所や学習方略等の改善を検討できる振り返り支援機能，学習者が見通しをもって粘り強く学習に取り組んだ活動や，自己の学習活動を振り返って試行錯誤しながら次の学習の改善につながったプロセスをも可視化するダッシュボード機能等を開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度と2021年度に本研究で開発した学習計画作成支援システムを大学の数学基礎科目で利用した結果を分析した．その結果，(1)学習計画の実施を重視した問いかけをするダッシュボードベースの振り返り機能を使うことで，非先延ばし率や学習完了率が向上し，実行可能性の高い学習計画が作成できていたことが示唆された．また，(2)振り返り支援機能に登録された振り返り内容を分析した結果，6割以上の振り返りが計画実施率の改善と目標達成度の改善に関する振り返りであったことが確認された．(3)アンケート結果からは，学習計画の振り返りの際に，学習範囲，計画実施率，学習完了率，学習時間，テストの点数，理解度，振り返り内容等を提示することが有効であることが示唆された．さらに，(4)非先延ばし率，学習完了率，目標達成度，振り返り内容の分析結果から，非先延ばし率と目標達成度の高い学習計画を作成できるようになるためには，振り返りを入力する際のプロンプトとして，確認テストに関する質問や計画通りに学習できた/できなかった原因について深く考えさせる質問を設定すること，また，ダッシュボードと対応づけて振り返りできる機能を提供することが有効であることが示唆された．(5)振り返り内容の分析結果からは，振り返り支援機能のユーザインターフェースと振り返り時の問いかけの内容が変わると，振り返りの質や内容が変化することが明らかになった．
また，紙，Googleフォーム，チャットボット，コミュニケーションロボットのそれぞれで振り返りをさせ，振り返りの文字数と内容を比較した．その結果，コミュニケーションロボットを利用した場合，振り返りの文字数が最も多かった．さらに，チャットボットとコミュニケーションロボットを利用した場合，振り返りの根拠や具体的な用語を伴った振り返りが多かった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究で開発予定であったシステムを2021年度までに概ね開発することができ，当初の計画よりも早く実際の教育現場でシステムを利用できたため，2022年度に実験結果の分析や本システムの評価を概ね終えることができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度までに実践した教育現場でのシステムの利用結果等を踏まえ，本研究の評価，分析を重点的に実施する．具体的には，学習記録データの分析結果だけではなく，見通しをもって粘り強く学習に取り組んだ活動や，自己の学習活動を振り返って試行錯誤しながら次の学習の改善につながったプロセスをも可視化するダッシュボード機能を検討する．また，ダッシュボードと振り返り支援機能を大学の授業で利用した結果を分析し，学習者の自己調整力の向上に役立つ情報や必要な支援を明らかにする．さらに，教員・TA・SA・保護者等が対話エージェントとの対話内容やダッシュボードの内容を確認したうえで，各学習者に個別最適化された指導・助言をできるか検証する．その他，これまでチャットボットを利用していた振り返り支援機能を音声対話スピーカーやコミュニケーションロボットに応用可能かどうかについても検討する．
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)
