研究課題/領域番号 |
20H04292
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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研究機関 | 早稲田大学 |
研究代表者 |
山名 早人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40230502)
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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: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2021年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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キーワード | オンライン手書きデータ / 論理的思考力 / データマイニング / ビッグデータ解析 / 学習データ解析 / 視線情報 / ストローク情報 / ペンベーズドコンピューティング / 視線データ / パーソナライズドラーニング / 幾何学問題 / 角度記号 / 読解力 / オンライン手書き / ヒント参照 / 部分点 / 難易度 |
研究開始時の研究の概要 |
日本学術会議報告によれば、数理科学は論理的思考力の養成において重要な位置づけにある。本研究では、教育における電子化が推進される中、「電子ペン」から得られるオンライン手書きデータ(時系列で得られるストローク座標,筆圧等のデータ)の収集・解析を行い、数理科学を対象とした学習者個々の論理的思考力を見える化することを目指す。オンライン手書きデータから「知識理解度」「知識の多面的適用度」「論理展開」を判別し、これらをもとに数理科学における論理的思考力の見える化を試み、教育方法改善に生かす仕組みへとつなげ、ひいては我が国の科学技術の基盤の底上げに資することを目指す。
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研究成果の概要 |
本研究開発では、数学幾何問題を題材として、学習者の論理的思考力を明らかにすることを目指し、解答戦略を自動的に分類する手法に取り組んだ。論理的思考力は、科学技術の発停に欠くことができない重要な能力の一つであると同時に社会生活を営む上での重要な要素の一つであり、一人一人の能力に合わせた教育を実現する上で基盤となるものである。本研究開発により、幾何問題中の図形への書き込み、及び、学習者が解答した文章を解析することにより、3種類の解法がある幾何問題に対して91.7%の正解率を達成した。本成果は国内外で初めてのものであり、本分野の研究発展に貢献することができた。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本学術会議及び文部科学省では、教育において論理的思考力を養うことの重要性を説いている。論理的思考力の習得度合いは、これまで、教育現場における教員の経験やよく練られた試験により、学習者の学習過程を通して行われてきた。しかし、教員が24時間365日学習者を評価することはできない。学習者の個々の能力に応じた学習サポートを実現するためには、学習者の能力を瞬時に把握し、学習サポートに結びつけることが重要である。本研究成果は、数学の幾何問題を対象として、学習者の解答戦略を明らかにすることが可能であることを示しており、さらなる基礎・応用研究を通して、個別最適化された学習サポートへと繋がる。
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