| 研究課題/領域番号 |
16K12791
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
安武 公一 広島大学, 社会科学研究科, 准教授 (80263664)
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| 研究分担者 |
中村 泰之 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)
多川 孝央 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (70304764)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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 | 学習科学 / 計算社会科学 / ネットワーク科学 / 教育工学 / 協調学習 / 社会的シミュレーション / ラーニング・アナリティクス / 複雑ネットワーク / 学習分析 / 教育ビッグデータ / 解析・評価 / ネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，(1)欧州を中心として急速に発達しているネットワーク科学と社会物理学のアプローチをLearning Analytics (LA)に導入し，(2) この新しい枠組みのもとで，「データ解析による現象の把握と理論モデルによるそのメカニズムの解明」というデータ・サイエンスとしての新しい LA の方法論的基礎となる第一歩を歩むこと，であった．
本研究によって明らかになったのは次の2点である．(1) 協調的学習を行なう学習者の身体的リズム（加速度）には，周波数と加速度の累積分布に数理的な特性があること， (2) 協調的活動はコミュニティのネットワーク構造に強く依存すること．
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