| 研究課題/領域番号 |
20K03193
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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09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 甲子園大学 (2022-2023)
甲子園短期大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
樋口 勝一 甲子園大学, 心理学部, 教授 (10411852)
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| 研究分担者 |
久米 健次 奈良女子大学, その他部局等, 名誉教授 (10107344)
小無 啓司 大手前大学, 現代社会学部, 非常勤講師 (20161953)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 授業 / 理解度 / やる気度 / 集中力 / 減衰曲線 / 予測 / 出席率 / 関心 / 人気曲線 / 理科教育 / 理解度計測 / 拡張現実 / 多変量解析 / 特異スペクトル解析 / 授業改善 / 理解度予測 / 深層学習 / DL / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
授業中の学生の理解度の微妙な変化をいち早くキャッチし、学生の学習データと社会現象の類似性からDLを使用して、変化の奥に潜む関数型を見つける。
そのための深層学習（以下DLと略記）用PCの設計・製作と稼働実験、解析プログラムの開発をする。
この手順を繰り返し教科書・問題集・解析ハード・解析ソフトを改善し、落ちこぼれ0の講義システム作成の目標に向かって研究を進める。
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| 研究成果の概要 |
学生の集団のやる気度は、自然現象などから推定される時間依存の原子崩壊の減衰関数に当てはまると仮定した。やる気度を予想する減衰関数（ここでは予想式）を導出した。さらに、予想式を6クラスの実測値と比較した。おおまかな流れは一致していることを
確かめた。今回の仮定である減衰関数による近似と線形近似との有効性の比較も行い、減衰関数の方が有効であると結論付けた。最終的に本研究では、「受講ク
ラスの第1回やる気度を入力すれば第2回以降のやる気度を予想する数式を導出できる」方法を開発できた。一方、減衰曲線などの曲線についても分析を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大学生の授業における集中力（本研究ではやる気度）を予測式を発見することで、教員が自身の授業におけるクラス全体の集中力を予測することができて、即時性のある授業改善等を行うことが可能となる。
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