| 研究課題/領域番号 |
20K12111
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 公立千歳科学技術大学 |
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研究代表者 |
小松川 浩 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (10305956)
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| 研究分担者 |
今井 順一 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (60458148)
山川 広人 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 講師 (90724732)
上野 春毅 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 助手 (40948337)
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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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 適応型システム / CBT / 数理データサイエンス教育 / 学習アドバイジング / フルオンライン反転授業 / アドバイジングシステム / ChatGPT / 自己調整学習 / 学習支援システム / 機械学習モデリング / Chat GPT / 知識マップの整備 / アドバイジング機能 / 反転 / オンライン / 数理データサイエンス / 適応型学習 / アクティブラーニング / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
先行研究の数学・情報系の複数授業での学習パターンを時系列分析し，自己調整学習に関わる学習成果を特定し，それを引き出すための学習方略を策定する．その上で，時系列的な学習成果の可視化・振り返り機能とロールモデルに沿ったアドバイジング機能を開発する．さらに一連の機能を活用した授業モデルの構築を行う．
さらに，数理・情報の知識体系教材を整備し，「数理・データサイエンス・AI」科目群に適用して，有用性の評価を行う．
2020年から2022年の3カ年計画で研究を進め，各年次に国内学会及び国際会議で成果を発表して，研究の進捗の振り返りを行う．
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| 研究成果の概要 |
自己調整学習を促進するために、フルオンラインの反転型授業設計を図り、予習で行うCBTの取り組み、講義ビデオの閲覧、授業課題の提出、事前事後の振り返りを一元的に管理できる学習支援システムを整備した。複数のデータサイエンス科目で実証を行い、自ら学習の順序を決めるなど、主体的な学習の促進を確認した。また、一連のデジタル化された学習成果情報から、学修成果に繋がる特徴量を機械学習アルゴリズムを活用して特定し、その特徴量を活用してクラスタリングを行い、21の学習者分類を行った。この分類ごとに学習支援メッセージを規定し、自動的に学習支援を行うシステムとして整備した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
(1) 数理データサイエンス・AI教育を想定したCBT教材群を知識体系の中で構築した．当該CBT教材は，大学eラーニング協議会を通じて広く公開しており，山梨大学・創価大学で既に授業で活用され始めている．(2)(1)の体系的な教材群を活用した，フルオンラインで実施できる反転型の授業設計を図り，その有用性を示した．本授業設計に基づく授業実践は，公立千歳科学技術大学の中の複数科目で実施されている．(3)(1)及び(2)で構成される適応型学習支援システムと，ChatGPTをAPI接続することで，学習者特性を踏まえた学習指導アドバイジングの自動化を実現した．これは教育のDX化の有用事例といえる．
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