| 研究課題/領域番号 |
20K03098
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 公立はこだて未来大学 |
|---|
研究代表者 |
伊藤 恵 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30303324)
|
|---|
| 研究分担者 |
竹川 佳成 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (60467678)
平田 圭二 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30396121)
冨永 敦子 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (60571958)
寺井 あすか 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (70422540)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 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)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
|
|---|
| キーワード | プログラミング教育 / 教育支援 / 教育ビッグデータ / 学習尺度 / プログラミング学習 / 成績近似モデル / 学生間マッチングアルゴリズム / 相互コメント活動 / ナッジ提示 / 数学学習尺度 / 非認知能力向上 / プログラミング演習 / モデル化 / 可視化 / 学内ハッカソン / モブプログラミング / インタビュー調査 / プログラミング演習支援 / 支援環境構築 / 支援環境運用 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
大学内の様々な情報を収集し，数値化・可視化し，その分析結果を教育・研究・学生支援・経営等に活用することが注目されている．これには大量・多様な学習データセットの確保が課題であり，先行研究の多くは収集や分析でとどまっている．本研究では，過去に蓄積済みのプログラミング学習に関するデータを活用したプログラミング演習支援環境の構築と効果的な運用を目指す．取り組む課題は，(1)教育の質的資源・量的資源を取得・分析すること，(2)それらを情報的な観点でモデル化すること，(3)モデルを活用した学習環境を構築することである．
|
| 研究成果の概要 |
多くの教育機関でLMS等が導入され様々な教育データが蓄積されている．このような教育BIGDATAを活用し，その分析結果を教育現場にフィードバックすることは質の高い教育提供に有用である．本研究課題では主にプログラミング教育を対象とし，これまで蓄積されたデータを分析，モデル化し，これに基づく支援システム構築を行って，実際の授業での運用を試みた．また，授業以外でのプログラミング機会増とPBL受講前のシステム開発体験の提供を踏まえ，学内ハッカソン等を毎年実施し，その参加学生等へのインタビューから通常の授業では得られない非認知能力向上が見られることが分かった．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
蓄積された教育BIGDATAから教育現場へのフィードバックを行うため，BIGDATAの分析とモデル化，それに基づく学習支援システムの構築の一例を示した．これは，さまざまな教育機関等において過去データからや教育現場へのフィードバックを行う一例となり，さまざまな教育の実践化や質の向上に役立つ一要素となり得る．
|
