| 研究課題/領域番号 |
16K00491
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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 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 早稲田大学 (2018)
湘南工科大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
小林 学 早稲田大学, データ科学総合研究教育センター, 教授 (80308204)
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| 研究分担者 |
平澤 茂一 早稲田大学, 理工学術院, 名誉教授 (30147946)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | Ｅラーニング / プログラミング / 教育システム / 機械学習 / 潜在クラス分析 / 潜在クラス解析 / プログラミング教育システム / 潜在クラスモデル / 学習支援システム / Eラーニング / プログラミング教育 / ビッグデータ解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではプログラミング初学者を対象として，実際の授業用のWEBを用いたe-learningプログラミング教育システムを構築し，さらにそこから得られたビッグデータに対してラーニングアナリティクスを用いて分析を行なう手法を検討した．具体的にはまず学習者のプログラミングの各種ログを取得し，機械学習手法を用いたプログラムの自動採点により，教員の労度を大幅に削減しつつ精度の高い採点を行うことが可能であることを明らかにした．さらに課題の採点結果を用いて，同じ採点結果の傾向を示す学習者及び課題を自動的に抽出する手法の提案並びに評価を行い，提案したモデル並びに分析法の有効性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ICT技術者の不足は日本社会にとって深刻な問題となっており，プログラミングはそのICT技術者にとって必須の技術である．しかしプログラミング教育に必要十分な教育システムが定まっているわけではない．本研究では初学者のためのプログラミング教育システムに効果的な要件を検討し，その教育をサポートする効果的なシステムの構築と分析法の提案と評価を行った．この点で社会的意義は大きい．また学習者とプログラミング演習課題の関係を統計的協調フィルタリングの問題設定として数理モデル化し，さらに現実的な受講人数や課題数で十分な精度を持つ特徴抽出が可能であることを示した．この点で十分な学術的意義を有するものと考える．
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