| 研究課題/領域番号 |
17K01119
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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 |
教育工学
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
Brierley Mark 信州大学, 全学教育機構, 外国語准教授 (70646877)
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| 研究分担者 |
ギリス・フルタカ アマンダ 京都産業大学, 外国語学部, 教授 (00257768)
新村 正明 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (20345755)
RUZICKA DAVID・ED 信州大学, 学術研究院総合人間科学系, 准教授 (70436898)
高橋 守 秋田県立大学, 総合科学教育研究センター, 教授 (90236323)
DALTON COLLEEN 信州大学, 全学教育機構, 外国語講師 (30805304)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | Extensive Reading / 多読 / クラウド / e-learning |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，多読教育において必要となる適切な多読用図書の推薦のため，複数の教育機関で図書推薦に必要な情報共有を行うための多読支援クラウドを開発することを目的とした.多読支援システムのクラウド化については，多読情報データベースを多読支援システムから分離し，さらに データも各教育機関固有の多読情報と，教育機関共通の多読情報に分離することで，複数の教育機関向けに提供することが可能となった.また，データ管理を「各教育機関」「多読授業実施機関」「一般書籍管理」にレイヤ分割し，データの多層化管理を実現した. このレイヤ分割により，処理の共通化による管理運営の簡便化のメリットが得られた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多読においては，学習者の段階は興味対象などに応じた適切な本を読むことが重要であり，そのような本の推薦を行うシステムの開発を行ってきた．これには学習者の難易度や面白さに関する主観データを収集した「集合知」を用いることが有効であることが分かっているが，同じ多読図書群を読んでいる機関内でしか適用することができず，小規模は教育機関への導入が困難であった．
本研究では多読支援をクラウド化することにより， 教育機関を超えた情報共有を可能とすることで，小規模な教育機関であっても適切な本の推薦を受けることを可能とした．これにより，どのような規模の教育機関であっても多読学習を導入することが可能となった．
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