研究課題/領域番号 |
19K11978
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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研究機関 | 筑波技術大学 |
研究代表者 |
渡辺 知恵美 筑波技術大学, 産業技術学部, 准教授 (20362832)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 自由進度学習 / 自己調整学習 / クロスレビュー / 個人情報保護 / 学習データ分析 / ピアラーニング / 暗号化データベース / 教育データ分析 / 遠隔講義 / 教育 / 学習分析 / クラウドソーシング / オンライン学習 / プライバシ保護 / ファシリテーション / 準同型暗号 / 適応的学習 / EdTech |
研究開始時の研究の概要 |
近年、学習者の学習過程において詳細な学習履歴を活用することによって学習者一人一人の特性や状況に応じた学習コンテンツの推薦を行う適応型学習システムが普及し、指導者も学習履歴を分析し指導内容を改善できる。しかし学習履歴は学習者にとっての個人情報であり、学習システム運営者や指導者によるデータの悪用から学習者を保護する必要がある。 本研究では学習者のプライバシを保護するデータの管理および提示手法を研究する。プライバシを保護しながら学習システムが学習者の特性や状況にあわせた適用的学習と指導者がデータの分析によって指導内容改善を可能にするため、データ匿名化手法および暗号化された学習履歴管理基盤の開発を行う。
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研究実績の概要 |
対象とする教育方法を自己調整学習の一形態である自由進度学習とし、まずは個人情報保護の観点とは別に個別深度学習におけるデータ収集とデータ分析における研究を実施した。動画を用いた自由進度学習として、動画の閲覧履歴データと自己評価データを用いた分析を行った。授業における動画閲覧フェーズを、閲覧・記録・評価の3フェーズに分け、それぞれのフェーズでのクリックストリームデータを取得した。また、それらに加えて自己評価結果を収集し、自己評価結果とクリックストリームデータとの関連を分析した。現時点ではデータ数が十分では無く、クリックストリームデータと自己評価結果との明確な関連事項を発見することはできておらず、また想定ほど講義動画が十分に活用されていない(資料のみで学習が進められている)現状を把握することができた。また本研究では個別に動画を見て進めるだけでなく、知識の外化や建設的相互作用の効果を狙い、クロスレビューを導入している。クロスレビューとは、自分が解いた内容を他人に説明することである。説明することで自己の理解を再確認するとともに、他者からの指摘や質問をもとに異なる視点で学習内容を捉え直すことができる。現時点では一般的な大学での対面授業の受講者を対象にしているため、クロスレビューにおける個人情報保護は対象としていないが、eLearningにおいてクロスレビューを導入するためには互いの個人情報を保護しながらのレビューが必要となる。今後の課題として自由進度学習における他者との対話を活用するための個人情報保護について検討中である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
ようやく教育データ分析における対象として自由進度学習を選び、それに対するデータ分析事例までを公表することができた。しかしながら個人情報保護技術の適用まで進めることができていない。最終年度ではその最後の1歩をすすめる予定である。
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今後の研究の推進方策 |
本研究では個別に動画を見て進めるだけでなく、知識の外化や建設的相互作用の効果を狙い、クロスレビューを導入している。クロスレビューとは、自分が解いた内容を他人に説明することである。説明することで自己の理解を再確認するとともに、他者からの指摘や質問をもとに異なる視点で学習内容を捉え直すことができる。現時点では一般的な大学での対面授業の受講者を対象にしているため、クロスレビューにおける個人情報保護は対象としていないが、eLearningにおいてクロスレビューを導入するためには互いの個人情報を保護しながらのレビューが必要となる。今後の課題として自由進度学習における他者との対話を活用するための個人情報保護について検討中である。
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