| 研究課題/領域番号 |
19H04226
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
川嶋 宏彰 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (40346101)
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| 研究分担者 |
藤本 徹 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (60589323)
島田 敬士 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80452811)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2022年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2021年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | ラーニングアナリティクス / 学習支援 / 映像講義 / 電子テキスト / 視線解析 / コンテンツ解析 / デジタル教材 / デジタル教科書 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高等教育における個人適応型学習支援を目的として，電子テキストや講義映像に対する学習行動（操作や注視）の深い計測と，コンテンツのデザイン・意味解析とを統合した緻密なラーニングアナリティクス・ループを構築する．本課題では，講師の経験によるところが大きかった学習分析に対してデータ駆動的なアプローチをとり，(1)学習者の内的状態の時間変化を高精度で推定・追跡するとともに，(2)個々の学習者の時々の状況に適応的な，学習パス提示，対話的質問生成，コンテンツデザイン最適化を実現する．これにより，学習者の集団としての分析を，個々人のリアルタイム学習支援へつなげる方策を明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
本課題では，電子テキストを用いた対面講義とオンライン講義，および講義動画を用いた個別学習状況に焦点を絞り，学習者の行動を，学習コンテンツに対する見方や反応の仕方といったレベルで密に観測することで，(1)理解度や学習スタイルの推定，および(2)推定された学習状況に基づくフィードバック生成に取り組んだ．視線データや電子テキスト閲覧ログなどの行動データと，コンテンツ情報とを有機的に結合することで，個々の学習者が，コンテンツのどの個所にどのように関わり反応したかを，詳細な学習行動特徴量として取得する各種機械学習手法を開発し，成績予測や可視化フィードバックなどへ応用できることを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
個々の学習者の学習状況に応じて適切なフィードバックを生成することは，学習効果を高めるための重要な手段になり得る．個々の学習者の操作ログから成績予測をするといった従来研究に対し，本課題では，個々の学習者が学習コンテンツのどの箇所のどのような情報に対して，どの行動を行ったかを多人数の学習者を対象に詳細に分析するという，学術的に新たな問題に取り組んだ．さらに，本課題では学習者や教員への有用な可視化フィードバックにつながることも示されるなど高い社会的意義を持つ．同じく本課題で得られたコンテンツ生成などの研究成果と組み合わせることで，よりインタラクティブ性の高いフィードバック生成につながると期待できる．
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