| 研究課題/領域番号 |
15K01094
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
児玉 靖司 法政大学, 経営学部, 教授 (30266910)
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| 研究分担者 |
寺脇 由紀 法政大学, 経営学部, 講師 (30559365)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | MOOCs / 学習データ解析 / フィードバック / 機械学習 / 深層学習 / 教材情報システム / オンライン学習 / MOOC / Deep Learning / ブレンド型学習 |
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| 研究成果の概要 |
最近のオンディマンド教育への関心が高まる中で、単に講義を配信するだけでなく、教員から学習者へのフィードバックや学習者の評価に必要な学習データ解析に関する研究への関心が高まっている。我々は、独自に用意したオンライン講座の学習データに対して統計解析手法を用いた学習データ解析に関する研究から開始し、大規模学習データに対して機械学習および深層学習の技術を用いた大規模学習データ解析を行い、高い精度での成績予測を行った。さらに、同分野での海外の研究者との頻繁な議論から、常に、最先端の技術を取り入れながら研究を行った。今後も継続して新しい技術を取り入れながら研究を継続していく。
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