| 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 / 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 / データ駆動型アプローチ / ナレッジ駆動型アプローチ / 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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| 研究実績の概要 |
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。成長のために必須なフィードバックをいかに引き出すことができるかについて、データサイエンス(データ駆動型アブローチ)と経験・観察・既存の理論やモデル(ナレッジ駆動型アプローチ)を組み合わせ探索した。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対多の場面を対象とした。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した。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ことを目指した。
本研究プロジェクトの最終年度である2023年度では、これまでの研究成果を統合し、フィードバックの授受におけるフィードバックシーカー(フィードバック要請者)とプロバイダー(フィードバック提供者)間での建設的なフィードバックを誘起する要因について体系的に整理した。協調学習デザインのフレームワークである、探求の共同体(Community of Inquiry; CoI)における海外の研究者を招聘し、グループ学習において学習効果を高めるための手法について、学習コミュニティにおける相互による有効なフィードバックについても検討した。また、開発したフィードバック支援システムの有効性の検証を行った。研究成果の普及についても積極的に進め、熊本大学eラーニング連続セミナーの開催、日本教育工学会春季大会において自主企画による研究シンポジウムを行った。また、国際的に研究成果を公表するために、国際学会での発表を行い、関連するジャーナルへ論文投稿を行った。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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