| 研究課題/領域番号 |
19H01721
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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 | 湘南工科大学 |
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研究代表者 |
梅澤 克之 湘南工科大学, 工学部, 教授 (20780282)
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| 研究分担者 |
平澤 茂一 早稲田大学, 理工学術院, 名誉教授 (30147946)
中澤 真 会津大学短期大学部, 産業情報学科, 教授 (40288014)
中野 美知子 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 名誉教授 (70148229)
小林 学 早稲田大学, データ科学総合研究教育センター, 教授 (80308204)
石井 雄隆 千葉大学, 教育学部, 助教 (90756545)
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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 |
交付 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2020年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2019年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
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| キーワード | eラーニング / 自学自習システム / 言語学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，言語学習を統一的な枠組みで捉え，相手を感じて助言を行う人工教師を搭載した自学自習システムを開発しその評価を行う．「相手を感じる」とは，学習行動の背後にある学習者の「理解度」や「思考プロセスの差異」「集中度や退屈度」，学習者毎の「問題解決の困難度」等の学習者の学習状況をシステム側が把握することを指す．本研究では，英語とプログラミング言語を対象に言語学習という統一的な観点から学習履歴データを分析する枠組みを導入することで学習状況の把握度の飛躍的な向上を図る．本研究ではシステム開発とともにその有効性の評価を行い今後益々多様化する学習形態に対応可能な自学自習システムの実現を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，学習者の生体情報や学習履歴を取得したうえで，教師によるリアルタイムの対応が不可能な授業時間外でも個々の学生の学習状況に適する学習方法を提示できる自学自習システムを開発する．開発したシステムを用いて実証実験および評価を行う．具体的には，(a)人工教師を搭載した自学自習システムの開発，(b)英語およびプログラミング言語を対象とした実証実験による評価，(c)英語とプログラミング言語という相異なる言語の学習履歴の統合的分析，(d)普及に向けての非装着型の計測器での代用可能性の追求、を行う．
本年度の実績としては，まず，(a)に関しては，「相手を感じる」ための生体情報を脳波に限定し，学習者から効率的に脳波を収集するためのシステムを開発した．従来の簡易脳波計を用いた学習時の脳波計測方法では，脳波の計測開始や終了に関して実験参加者本人あるいはスタッフによって人手で行う必要があった．また，脳波シグナルが弱い場合も気づかず，データが取れていない場合もあった．取得した脳波データはそれぞれのPCに保存されるためデータ取得の時間が各PCでずれる可能性もあった．今年度は，このような従来の脳波データ取得方法の欠点を克服するための脳波収集システムを開発した．このシステムにより上述の欠点が克服される．また，ケアレスミスを脳波情報と解答時間から判定する方法を考案した．また，(b)に関して，既存技術および(a)で開発したシステムを用いて英語およびプログラミング言語という観点で早稲田大学本庄高等学院において英語学習に関する実証実験を行った．また，湘南工科大学においてプログラミング学習時の脳波計測の実証実験を行った．さらに(d)に関して，脳波計の代替手段として心拍計による実験を行い脳波計の代替可能を検討した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
各課題ごとにおおむね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究の推進方針としては，当初の計画通り(a)人工教師を搭載した自学自習システムの開発，(b)英語およびプログラミング言語を対象とした実証実験による評価，(c)英語とプログラミング言語という相異なる言語の学習履歴の統合的分析，(d)普及に向けての非装着型の計測器での代用可能性の追求、を推進する．
まず，(a)に関しては，(i) ケアレスミスを脳波情報と解答時間から判定し，ケアレスミスをし易い問題を集中的に出題する機能．(ii) 単語の綴りや文法の誤りが多い学習者に対しては単語や文法の理解を向上させる問題を出題する機能，(iii)文法的には正しいが論理的な誤りを含む問題を訂正させる問題を出題する機能，また，(iv) 上記(i)～(iii)について脳波や視線などの生体情報や学習履歴情報を組み合わせて学習に集中できていない状態，学習内容が簡単すぎる状態，学習内容が難しすぎて理解できていない状態，部分的に理解できない箇所がある状態を判別し，リアルタイムで課題の難易度を調整する機能を持った自学自習システムを開発する．今後は上記(ii)(iii)(iv)の開発を推進する．
(b)に関して，既存技術および(a)で開発したシステムを用いて英語およびプログラミング言語という観点で実証実験を通して評価していく．今後は，湘南工科大学，会津大学，早稲田大学，千葉大学のうちのいずれかの大学において，英語班およびプログラミング言語の両言語学習の実証実験を実施する．
(c)に関しては，前記(b)の両言語の実証実験の結果を受けて個々の学習者の英語の学習過程とプログラミング言語の学習過程の相関を分析し，双方の教育に活用することで相乗効果が見込めるか等の分析を行う．
(d)に関して，2020年度は，研究成果の普及のために，脳波計での判定結果と同様の結果を示す非装着型の計測器を使った実験を行う．
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