| 研究課題/領域番号 |
19H01717
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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09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
松田 岳士 東京都立大学, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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| 研究分担者 |
近藤 伸彦 東京都立大学, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
重田 勝介 北海道大学, 情報基盤センター, 准教授 (40451900)
渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 教授 (50570090)
加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | 自己主導学習 / 教学IRデータ / 学習履歴 / メタ認知 / 自己調整学習 / メタ認知的コントロール / 教学IR / 自己調整学習（SRL） / 自己主導学習（SDL） |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、教学IRデータが学生の学びの改善を支援するために有効活用されることを目
標に、学生向けIR情報ポータルサイトを開発、評価する。具体的には、自己調整学習（Self-Regulated Learning）および自己主導学習（Self-Directed Learning）の観点から履修科目、成績、アンケート結果、学習管理システム上のログなどの教学IRデータを分析、学生の学びの状況を可視化して表示し、学生に助言を与え、学び改善のためのシミュレーションを可能にするシステム（Self-Tailored Educational Portal System）を開発し、実際のデータを用いて評価する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，大学生の学びの状況を可視化して表示し，改善のためのヒントを提供するシステム（Self-Tailored Educational Portal System；以下STEPS）を開発した．STEPSは，4大学における学生の学習状況調査の分析結果に基づいて設計され，文字通り学生のすべての学習計画や学習状況を詳細に記録・可視化するシステムとして開発された．STEPSには，ユーザである学生の自己主導学習（Self-Directed Learning）のレディネスを高める効果が期待される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は，従来の教学IRでは利用できなかった個々の学生の詳細な学習のデータを，学習計画と学習の実態に分けた形で収集・表示できるようになり，ユーザのメタ認知的コントロールを複数の方向から促進する可能性を示したことである．第二の意義は，SDLレディネスが因子別に表示され，同時に授業外学習の状況が更新されながら示され続けることで，学生のSDL支援に寄与するシステム開発の端緒となったことである．
また本研究の社会的意義として，ポストコロナ・ウイズコロナ時代におけるSDLの重要性とシステムを通した具体的な支援方法の道筋を示したことが挙げられる．
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