| 研究課題/領域番号 |
19K12255
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
勝間田 仁 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (90298282)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 知的学習支援システム / 個人適応型学習 / 学習分析 / 学習支援 / スマートラーニング / 知的学習環境 / スマートデバイス / 顔画像分析 / 知的ユーザインタフェース / 学習状況モニタリング / 個人適応型学習環境 / 学習状態の推測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
スマートフォンやタブレットに加え，日常的に利用されるようになるリストバンド型や眼鏡型のスマートデバイスを組合わせることによって，オンライン学習中の学習者の学習状態をリアルタイムに推定し，学習者の状況に応じた学習コンテンツや学習支援を提供可能とする個人適応型学習環境の実現に向けた研究開発を行う．研究期間には，次の項目について研究開発を進める．１）複数のスマートデバイスを組合わせた実験用学習環境の構築，２）複数のスマートデバイスのセンサから得られるデータを利用した学習者の学習状況判断モデルの構築，３）学習状況判断モデルを組込んだ学習環境の開発と評価
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| 研究成果の概要 |
本研究では複数のスマートデバイスを活用した個人適応型学習環境の実現を目標として試作システムの構築を行った．この試作システムは簡易的な学習管理システム（LMS）を構築し，オンライン学習中の学習者の学習ログを蓄積できる．タブレットを学習端末とし，他のスマートデバイスで計測されたセンサデータを収集するように設計した．この試作システムを使用したいくつかの試用実験を通し，システム実現に向けて配慮すべき次の点を示した．
（１）最適なデジタル教材のレイアウト構成，（２）学習者固有の振る舞いが与える影響
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では日常的に利用できるスマートデバイスを活用して学習者の学習状況を捉えることで，個人に適した学習支援環境を実現することを目標としている．日常的に利用するスマートデバイスを使用するため，従来の専門的計測機器を利用した学習者の生体的・生理的特性の観点からの分析アプローチの知見を適用することはできない．試作システムを用いた試用実験を通して，デジタル教材のレイアウト構成や学習者の行動的振る舞いをシステム設計時に配慮すべき点として示すことができた．
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