| 研究概要 |
e-Learningのようなネットワークを介した教授・学習環境では,教授者と学習者の面談が少ないため,教授者が学習者の理解状態を把握しづらい傾向ある。本研究では,この問題に対して,従来行ってきたe-Learning支援技術に関する研究を発展させ,教授者が学習者一人一人の理解状態をリアルタイムに把握してフィードバックが行えるような,e-Learning支援システムの開発を目指している。
2年間の研究の結果,次のように,学習者一人一人の理解状態を導出する統計的分析手法と,それに基づいて効率的で効果的なe-Learningの支援が行える総合的な機構を開発し,その操作性,利便性,有効性を明らかにした。
1.学習者の理解状態を導出する統計的分析手法の開発
学習者一人一人の理解状態を順序関係(ある知識の理解に他の知識の理解を必要とする関係)によって導出するための統計的分析手法を開発した。
2.順序関係解析機構,テスト機構,関連構造描画機構の開発
テスト機構,順序関係解析機構,関連構造描画機構を設計してLinuxサーバーに実装し,評価実験を行った.その結果,学習者の理解が困難な知識項目を,関連構造の視覚的な解析によって把握できた。
3.e-Learning支援に関する操作性,利便性,有用性の評価
Linuxサーバーマシンに実装したそれぞれの機構を総合的に活用し,e-Learning支援に関する操作性,利便性,有用性などの機能を評価した。
4.e-Learning支援に関連する問題
評価実験の解析結果から,予想された支援効果に加え,専門領域の異なる被験者グループ間の理解状態に有意な差が生じるといた新たな問題点が確認された。この傾向の要因が,教材と学習者の専攻領域にあると考えられたので,理解状態とこれら要因との関連について研究を進めた。
|
