コンピュータとの対話を誘発する状況論的プログラミング学習教材作成支援システム開発
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22K03011
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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 09080:Science education-related
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| Research Institution | Meisei University |
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Principal Investigator |
北島 茂樹 明星大学, 教育学部, 教授 (00712449)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長 慎也 明星大学, 情報学部, 教授 (80350479)
山中 脩也 明星大学, 情報学部, 准教授 (90548877)
今野 貴之 明星大学, 教育学部, 准教授 (70632602)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | プログラミング教育 / コンピュータとの対話 / プログラミング学習 / 自由エネルギー原理 / 教材作成支援システム |
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| Outline of Research at the Start |
本研究グループは、プログラミング学習において、学習者が「コンピュータとの対話」、すなわちコンピュータが出力する実行結果やエラーメッセージなどをもとに、よりよいプログラムを書けるような活動を支援するシステムを構築してきた。本研究では、情報学や教育学、心理学に加え、脳神経科学の知見を積極的に取り入れることで、さらなる「コンピュータとの対話」を惹き起こすような教材を、教材作成者に対してコンピュータがリアルタイムで支援するシステムを作成することで、コンピュータとの対話による学びの循環の在り方について、実践を通して解明していくものである。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は，C.S. Peirce の探究の三段階（推論1：演繹，推論2：帰納，推論3：仮説形成）に基づく「探究行動」の誘発について検討を行うとともに，教材の開発を行った．そこで，教育学部とデータサイエンス学環のオンラインプログラム学習環境におけるコンピュータを活用した多様なデータログの収集を行うとともに，学内外におけるワークショップを実施した．
ワークショップは，オンラインで実施してきた「はじめてのプログラミング」に加え，「放課後 mir.ai terrace」を対象に全10回を明星小学校で行った．また，「さわって問い生む、理数トイ展。」を数学・物理・情報などに興味のある小学生・中学生・高校生・大学生・社会人を対象に明星大学構内で実施した．
「放課後 mir.ai terrace」は，これはプログラミングを体験しながら、自分が表現していきたいものを実現させていくためのワークショップであり，小学生がテキストに書かれている「冒険」にチャレンジしていく中で，トライアンドエラーを繰り返しながら少しずつプログラミングの世界に入り込んでいく姿が見られた．ここで用いられているテキストと学習環境は，「探究行動」を誘発すべく開発されたものである．
「さわって問い生む、理数トイ展。」では，これまでのワークショップから得られた示唆を踏まえ，数理・物理的な背景を持つ理数トイを探究対象とした試行錯誤のある探究とその環境に関する検討を行った．その中で，推論1及び推論2は，その提示や取り組みについての順序が重要であることが明らかになった．
また，教育学部とデータサイエンス学環のオンラインプログラム学習環境においては，昨年度の成果をもとに自己チェックする仕組みを開発し，学習教材の作成につながる作問活動やその作成に関わるデータログの収集・分析から，支援につながる質と量の向上に関わることが示唆された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は，教材作成支援システムに向け，学内外の授業やワークショップにおいて開発した様々な教材を用いた実践を行う中で，データログの収集及び分析が行われたため，順調に進んだと考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本学は2023年度から，「探究行動」を誘発すべく開発された，全学科横断型のデータサイエンスのリテラシー授業が実施され，データサイエンスのツールである表計算ソフトをオンラインで演習できるシステムが提供されている．そこで，多様なデータログの収集及び分析から推論1・推論2・推論3に分類されるパターンについて，その提示や取り組みや順序について議論を進めていく．
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Report
(2 results)
Research Products
(14 results)
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[Presentation] Interaction with a Computer"2022
Author(s)
Shinya Cho (Meisei Univrersity, Japan) Naoya Yamanaka (Meisei Universtiy, Japan) Shigeki Kitajima (Meisei University, Japan) Takayuki Konno (Meisei University, Japan)
Organizer
IFIP WCCE 2022: World Conference on Computers in Education
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Int'l Joint Research
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