| 研究課題/領域番号 |
19K12264
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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 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
羽山 徹彩 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (00432138)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | eラーニング / 自己学習能力 / 学習データ分析 / 思考ツール / グラフマイニング / eラーニング支援 / 動画視聴型学習 / 知的支援 / コンセプトマップ / 学習支援インタフェース / 思考活動支援 / ビデオ視聴学習 / ヒューマンコンピュータインタラクション / データマイニング / 指導モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
eラーニングの学習形態が求める考え方が身についていない学生は，eラーニングコースをドロップアウトする傾向が高い．本研究課題ではeラーニングで成果を挙げている優良な学習者の受講中の思考行為を分析することで，eラーニングに適した思考を促す学習行為指導モデルの開発を目的とする．eラーニングに適した思考を促す学習行為指導モデルは，優良な学習者が学習内容の理解を深めるための典型的な振舞いを体現させる教示ルールである．それをeラーニングが不得意な学習者に適用することで，eラーニングへの満足度とドロップアウト率の低下が期待される．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的はeラーニングに適した受講中の思考行為に着目し，学習データを収集/分析することで，eラーニング受講中に学習者が深く考えるべき箇所や取り組み方を指導するモデルの開発である．今年度は，模範的な思考行為を体現するための穴埋め式コンセプトマップを用いた動画視聴型学習を支援するシステムを実装し，評価を実施した．そのために，まずコンセプトマップのなかで学習内容の要点で，周囲からその内容が推定できるラベルを抽出する手法を開発した．そして，それをコンセプトマップに適用することで，穴埋め問題式に動画視聴学習のなかで利用可能にした．開発システムを利用することで，視聴学習しながら学習内容に重要なラベルを周囲の関係から繰り返し，積極的に考えさせることで，熟考的かつ論理的な能動的学習を促すことができる．評価では被験者14人に対し，完成されたコンセプトマップを提示した動画視聴学習と比較することで，被験者実験により学習内容の理解度と対話性という観点から有効性を検証した．そのために，コンセプトマップをそのまま提示するシステムに対し，学習内容の理解度テストの結果とシステムの操作履歴によって比較された．その結果として，動画視聴学習でもシステムを積極的に利用することが可能であり，動画視聴学習が不得手な学習者に対し学習内容の理解に有効であることを確認した．
今後は研究成果を国内外の学会へ発表するとともに，実際の教育現場への導入することで提案手法の効果を確認することが挙げられるが，コロナの影響もあり，次年度の課題とする．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナの影響により，被験者をともなった実験がやや遅れたため，それにともなって研究成果発表もやや遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，研究成果を論文としてまとめ，国内外の学会へ公開していく予定である．また，開発システムを実際の授業に導入し，実際の学習現場での効果と課題についても明らかにして予定である．
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