| 研究課題/領域番号 |
16H02926
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 九州情報大学 |
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研究代表者 |
合田 和正 九州情報大学, 経営情報学部, 准教授 (50320396)
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| 研究分担者 |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (40126785)
石岡 恒憲 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 教授 (80311166)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2019年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2017年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2016年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | 振り返り文 / 成績推定 / フィードバック / 学習支援システム / 運用・評価 / 機械学習 / フィードバック文生成 / e-Learningシステム / 操作履歴 / 素性選択 |
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| 研究成果の概要 |
振り返り文から，成績推定や，フィードバックを行う研究の知見の確認と応用に向け，学習支援システムを利用した生徒の操作履歴からSTEMコースに進むか否かを推定するコンテストに参加し，その成果を，国際会議で発表し，発展修正版は雑誌に採録された．
複数の大学で提供するe-Learningシステムの学生の操作履歴から，成績推定を行うワークショップに参加し，その成果を発表した．自己評価文の分析手法で，評価項目に関係なく分析した場合よりも評価項目ごとに分析した場合の方がよい推測ができることを確認した. また，問題に基づくアプローチよりも技能に基づくアプローチの方がより良い予測をすることを明らかできた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で採用するPCN 法と，それを利用した学習者の自己評価記述文からの学習能力推定の研究成果は，我々の研究独自の物であり，授業内容非依存で応用範囲も広く，自由な観点定義の有効性など，国際的にも評価されている．
本研究では，これらの研究成果をさらに発展させ，自己評価記述文の収集時に学習者モデルを構築した．それを基に生成したアドバイス文を，学習者にフィードバックする仕組みの基盤を構築できた．これらを用いて，自律的学習行動の育成効果を高めることができるので，学術的意義は大きい．また，これらの仕組みをWebサービス化し，横展開を進めることで，日本全体の教育の質向上に繋がるなど，社会的貢献度も高い．
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