| 研究課題/領域番号 |
16K16326
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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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 | 日本大学 |
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研究代表者 |
東 るみ子 日本大学, 商学部, 准教授 (80550102)
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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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 学習分析 / テキストマイニング / データ分析 / 学習支援 / 機械学習 / 教育工学 |
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| 研究成果の概要 |
我が国の教育現場では、一人の教員が30名以上の生徒や学生を指導することが多く、一教員が生徒や学生の理解度や状況を把握し適切な対応をとることは難しい。
そこで本研究では、大学生のデータを基に、過去に学生が授業の中で作成した文章を事例ベースとみなし、学生の理解度を推定するシステムを検討した。本研究では、大学生のリアクションペーパーをもとにテキストマイニングにより定量化を行い、統計的手法や機械学習を用いて、理解度と関連の強い要素を分析し、成績の推定を試みた。その結果、学生の主観的理解度や毎回の小テストの点数よりもリアクションペーパーの内容の方が成績を推定する要素として重要であることが明らかとなった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多様化する生徒に対して、多角的な指標のもとで個々の学習問題を考慮し効率の良い教育指導を行うことは、生徒のみならず負担の多い教員にとっても必要である。またそのために、生徒の理解度を把握する教育補助システムの開発は重要である。
そのシステム開発の一助として、本研究では学生の真の理解度を推定するための要因を探り、推定精度の向上を目指した。これは先進的な教育改善策に繋がる可能性を秘めており、社会的意義は大きいと考える。
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