| 研究課題/領域番号 |
20H01727
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
合田 美子 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 准教授 (00433706)
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| 研究分担者 |
山田 政寛 九州大学, データ駆動イノベーション推進本部, 教授 (10466831)
山本 佐江 育英大学, 教育学部, 准教授 (10783144)
田中 洋一 仁愛女子短期大学, 生活科学学科, 教授 (20340036)
石毛 弓 大手前大学, 建築&芸術学部, 教授 (50515327)
可部 繁三郎 福井工業大学, 経営情報学部, 教授 (10901754)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | フィードバック / フィードバックシーカー / 生涯学習スキル / 探求の共同体 (CoI) / データ駆動型アプローチ / ナレッジ駆動型アプローチ / 学習コミュニティ / ラーニングアナリティクス / 探究の共同体(CoI) / フィードバックシーキング / データ駆動型アブローチ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、自身の成長のために有用なフィードバックを誘起するために必要な要因を明らかにし、体系的にモデル化することを目的としている。研究方法は、データ駆動型アブローチとナレッジ駆動型アプローチを組み合わせる。研究範囲は、学習者とフィードバック提供者の1対1の場面、研究会のような学習者と複数のフィードバック提供者がいる1対多の場面とする。また、フィードバックをもらう場面だけでなく、その前後の要因も含め、動的・静的なフィードバック誘起要因を同定する。本研究では、フィードバックの提供だけでなく、学習者からの働きかけにより、より質の高いフィードバックを誘起する手法を提案する。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、自己成長を促進するための有用なフィードバックを引き出す要因を明らかにし、体系的にモデル化することにあった。データ駆動型とナレッジ駆動型アプローチを融合させ、フィードバックの質を向上させるための評価項目を開発し、フィードバック誘起支援システムを構築した。このシステムは、フィードバック受容プロセスにおける学習者とフィードバック提供者間のインタラクションを支援する。さらに、フィードバックの受容感度や個人特性を考慮した数理モデルを提案した。学術的意義は、フィードバックの質を高めるための体系的な知見を提供した点にあり、社会的意義として、生涯学習の充実に寄与することが期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、自己成長のために有用なフィードバックを引き出すモデルを開発し、データ駆動型と知識駆動型アプローチを融合して探求した。学術的意義として、データ駆動とナレッジ駆動の両アプローチを用い、フィードバックの質を高めるための体系的なモデル化と評価項目の開発、ならびにフィードバック誘起支援システムの構築が挙げられる。社会的意義は、学習者が主体的かつ建設的なフィードバックを得ることで、生涯学習を促進し、個々の学びを支援することにある。さらに、フィードバックの受容プロセス全体を整理し、多様な学習環境での応用可能性を広げた。本研究は、教育の質向上と社会的な学びの場の充実に貢献することが期待できる。
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