| 研究課題/領域番号 |
19K03020
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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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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 武庫川女子大学 |
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研究代表者 |
尾関 基行 武庫川女子大学, 生活環境学部, 准教授 (10402744)
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| 研究分担者 |
和泉 志穂 武庫川女子大学, 生活環境学部, 准教授 (80441236)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | アウトプット型学習 / Tweet-to-Learn / ソーシャルラーニング / パーソナルラーニングネットワーク / アクティブラーニング / 学習プロセス評価 / トークンエコノミー / ソーシャルメディア |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、ブロックチェーン技術を用いてアクティブラーニングの“評点”をトークン化して配布し、ソーシャルメディアで繋がった人々に評価者として参加してもらうという新しい評価方法を提案する。学習者は自らの学習経過や活動状況をソーシャルメディアへと発信し、評価者は各自に配布された評点トークンを学習者に送付することで彼らを評価する。そうして生じた学習と評価のトークンエコノミーが、アクティブラーニングの「多面的・多角的な評価」と「学習過程の可視化」を実現する自律的なシステムとして機能することを実践的に確かめる。
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| 研究実績の概要 |
本研究の申請時の目的は、アクティブラーニングの学習者が学びのプロセスをソーシャルネットワークへと発信し、それに対するインターネット上の反応を“評点”とする新しい学習評価手法に挑戦するという試みであったが、ブロックチェーンを用いたークン実装についての情勢的な難しさなどから、目的の前半部分「学習者グループで発信状況を可視化する」に焦点を移して進めている。
その目的に対して、同じグループに属する学習者（同じ授業の受講生・同じゼミの学生など）が、学習した内容をSNS（本研究ではTwitter）に発信して学びを深めるアウトプット型学習において、その発信状況（発信数・いいね数・拡散数・コメント数など）をウェブページにまとめて表示するシステムを構築した。２０２２年度には、他人と比較するだけでなく、自分の日々の発信状況をグラフ表示することで、過去の自分との比較ができるように改良した。
このシステムを用いて、２０２１年１月から２ヶ月間の実験（日本教育工学会２０２１年秋季全国大会にて報告）、２０２１年１０月から３ヶ月の実験（日本教育工学会２０２２年５月研究会と同会2022年１０月研究会で報告）、及び、2022年１０月から２ヶ月の実験（日本教育工学会２０２３年春季全国大会にて報告）と、比較的長期に渡る実験を３回実施してきた。
いずれの実験でも、申請者のゼミに所属する大学生に１日１回を目安としてSNS発信（学んだこと／調べたことを報告）を依頼し、その発信状況を可視化するウェブページを生成して学習者グループで共有した。その結果、あくまで主観的ではあるものの、提案手法が学習者たちのモチベーションの維持に繋がることを確認することができた。
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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
アクティブラーニングを対象とする研究のため、COVID-19の影響で全体としては遅れてしまっているが、２０２２年度までに３回の比較的長期の実験（２ヶ月・３ヶ月）を実施し、それに伴ってシステムを順次改善することができた。
2021年度時点では生成に数秒かかってしまっていたウェブページ（学習者の発信状況一覧）は、Twitter APIとのあいだにデータベースを入れることで1秒未満に短縮された。また、類似した設定で３回の実験を繰り返したことで、時期的な要因に関わらず、自主的なアウトプット学習の障壁となっている要因が掴めてきた。
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| 今後の研究の推進方策 |
全体としてCOVID-19の影響を受けて遅れていたため最終年度を１年延長したが、必要なデータは２０２２年度までの３回の実験で得られたため、２０２３年度はそれらの結果をまとめ、論文等にて発表する予定である。
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