| 研究課題/領域番号 |
18H01069
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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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| 審査区分 |
小区分09080:科学教育関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
中村 泰之 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)
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| 研究分担者 |
宮崎 佳典 静岡大学, 情報学部, 教授 (00308701)
市川 裕子 東京工業高等専門学校, 一般教育科, 教授 (10290719)
吉冨 賢太郎 大阪府立大学, 高等教育推進機構, 准教授 (10305609)
樋口 三郎 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (70272474)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 数学eラーニング / 数式処理 / LMS / 理数系eラーニング / 解答過程解析 / 理数系ｅラーニング / ラーニング・アナリティクス / 数式自動採点 / 誤答分析 / STACK |
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| 研究成果の概要 |
数式処理と連動し，数式で入力された解答の自動採点を行うeラーニングシステムが国内外で運用されているが，その解答データの分析はあまり進んでいない状況である。本研究では，学習者がどのような誤答を経て正答に到達したのか，またどのような思考過程を経て正答に到達したのかを，解答データを用いて分析を行った。具体的には，理数系ｅラーニングシステムの一つであるSTACKの解答データに対して，ポテンシャル・レスポンス・ツリー（PRT）と呼ばれる学生の解答解析のメカニズムを利用して，解答の自動分類を行う仕組みを提案した。また，有効グラフを用いた解答過程の可視化手法を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，とりわけコロナ禍において，遠隔教育，またそれを支えるeラーニングシステムの活用が注目されている。eラーニングのの重要な機能の一つが，学習者の理解度を把握するためのオンラインテストシステムであるが，従来のテスト形式は，正誤選択式，多肢選択肢などが中心であった。ところが，理数系教育においては計算問題などにおいて，解答を数式で入力し，その正誤評価を自動的に数学eラーニングシステムの重要性が認識され，多くの教育機関で利用されている。しかし，解答データは数式で取得されるため，その分析方法の手法は確立されていない。本研究は，理数系eラーニングシステムの解答データの分析手法について提案したものである。
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