| 研究課題/領域番号 |
17H00824
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山内 祐平 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (50252565)
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| 研究分担者 |
森田 裕介 早稲田大学, 人間科学学術院, 准教授 (20314891)
室田 真男 東京工業大学, リベラルアーツ研究教育院, 教授 (30222342)
藤本 徹 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 講師 (60589323)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
42,380千円 (直接経費: 32,600千円、間接経費: 9,780千円)
2019年度: 12,090千円 (直接経費: 9,300千円、間接経費: 2,790千円)
2018年度: 15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
2017年度: 14,690千円 (直接経費: 11,300千円、間接経費: 3,390千円)
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| キーワード | MOOC / 大規模公開オンライン講座 / 学習パス設計 / 学習行動分析 / 学習軌跡可視化 / ゲーミフィケーション / 学習パス推薦アルゴリズム / 学習状況診断 / オンライン教育 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、MOOCが抱えていた、多様な学習者に対して質の高い教育環境を提供できていないという課題に対する一連の解決策を提示した。まず、MOOCの学習者を学習軌跡から分類して代表的な学習者モデルを導出する手法を開発したことにより、MOOCの質の向上を目的とした教育的介入手段の設計、開発を容易にした。さらに、二通りの観点から開発したMLPから、オリジナルのコースと比較してより高度な学習経験を提供できたこと（MLP学習基盤１）、また、選択的に課題に取り組んだ学習者の方が課題の提出率が高く、学習継続につながりやすくなる傾向（MLP学習基盤２）を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究から得られた研究成果は、MOOCのみならず、様々な形態のe-learningに応用することができ、世界中の高等教育の質の向上に寄与するものであり、そのインパクトは非常に大きい。また、本研究で対象とした二通りの観点以外にも追加する学習パスの観点は様々に考えられることから、MLPを活用した学習コースの開発が期待される。
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