| 研究課題/領域番号 |
19K12273
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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 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
久保田 真一郎 熊本大学, 総合情報統括センター, 准教授 (80381143)
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| 研究分担者 |
松葉 龍一 東京工科大学, 先進教育支援センター, 教授 (40336227)
平岡 斉士 熊本大学, 教授システム学研究センター, 准教授 (80456772)
合田 美子 熊本大学, 教授システム学研究センター, 准教授 (00433706)
鈴木 雄清 大分大学, 高等教育開発センター, 准教授 (00333253)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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 | ラーニングアナリティクス / 先延ばし行動 / 学習履歴 / 特徴量エンジニアリング / ナレッジトレーシング / eラーニング / 高等教育 / 学習ログ / 学習行動 / バースト |
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| 研究開始時の研究の概要 |
学習管理システム(LMS)の学習ログをもとに，各学習者の「達成度」と「取り組み具合」の1週間の変化パターンを考察し，先延ばし行動などいくつかの学習行動タイプ別に学習者を分類する．学習行動タイプごとに分類された学習者群に対して，自己調整学習方略をもとにした学習支援を行うことで，学習者に適した学習支援を行うことができ，高い学習効果が得られることを明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
学習管理システムの学習ログを利用して、学習者の達成度と取り組み具合の変化パターンを分析し、学習行動タイプ別に学習者を分類することを目的としていました。確認テストの学習ログを分析し、先延ばし行動をする学習者と習慣的な行動をする学習者の2つのクラスタに分けた結果、習慣的な行動をする学習者のパフォーマンスが優れていることがわかりました。課題の提出締切に関しては、学習者の先延ばし行動に対してリマインドすることを目指し，学習者の先延ばし行動を予測するために特徴ベクトルを構成し、特定の要素を含む特徴ベクトルを用いることで、予測の精度が向上することが示されました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
課題を提出する締切やオンラインクイズを合格する締切など，学習活動で締切が設定されることは多く，学習者はついつい締切を目指して行動し，ときに先延ばしにより締切に間に合わないという結果を招く．この研究は先延ばし行動を早めに検知して学習者を励まして学習へと向かわせることを目指した．残念ながら高い精度では検知できなかったが，学習者の行動を数値化する試みは精度を高める足掛かりとなると考えている．
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