| 研究課題/領域番号 |
16H03082
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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 |
教育工学
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
松田 岳士 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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| 研究分担者 |
近藤 伸彦 首都大学東京, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
重田 勝介 北海道大学, 情報基盤センター, 准教授 (40451900)
渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 准教授 (50570090)
加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2018年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2017年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2016年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | 自己管理学習レディネス / 教学IR / 数理モデル / 科目選択支援 / 教学IRデータ / アカデミックな意志決定 / 教学ＩＲ / 教育工学 / 学生支援 / フェーディング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，学生の科目選択を主に二つの視点から支援する機能を有するシステムを開発，評価した．第一に，自己管理学習について科目が要求するレディネスと学生自身のレディネスをマッチングし提示する機能である．第二に学生が伸ばしたいと思うレディネスの要素と授業が求めるレディネスとのマッチングの度合いに基づいて，目標とする要素を伸ばせそうな科目を提示する機能である．評価の結果機能はすべて稼働し，「履修登録の際に使用してみたい」学生は，使用したくない学生を大きく上回った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
シラバスデータ，学生の自己管理学習レディネス尺度の値を基に，授業が求める自己管理学習と学生の現状とのマッチングをしたことに加え，学生自身が伸ばしたい能力と授業とのマッチングも試みた点が，従来の研究と比べた本研究の学術的な独自性である．
社会的には，経営判断を支援する役割を担ってきたInstitutional Research（IR）が，学生自身の科目選択に役立つ可能性を模索し，その新たな方向性を示した．
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