| 研究課題/領域番号 |
20K14101
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
槇原 絵里奈 同志社大学, 理工学部, 助教 (90822875)
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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 |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | プログラミング教育 / 適応学習 / プログラミング行動 / 行動分析 / ソフトウェア開発教育 / プログラミング学習 / ソフトウェア工学教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
各学習者の理解度に応じ適切な学習コンテンツを提供する適応学習に近年注目が集まっている。しかしながら、適応学習における理解度は主にコンピュータ上での操作履歴・学習履歴から分析・測定されるため、学習者間で行われたコミュニケーションや教授者とのディスカッションといったインタラクション情報は考慮されていなかった。本研究ではインタラクション情報が学習者の理解度に与える影響を調査・検証する。具体的には、学習者の位置情報及びツールの機能を通して行われたインタラクションの情報を、従来の学習履歴と組み合わせることで、学習者の理解度をより適切に推定し、質の高い教育コンテンツの提供を目指す。
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| 研究実績の概要 |
今年度は学期を通してプログラミング演習を実施できたため、演習の一部において、実際に学習者のプログラミング行動とコミュニケーション活動の関係性を調査した。本来プログラミング行動ではプログラミングのコーディング履歴やエラー状況なども取得する予定だったが、取得するためのツールの導入が困難であったため、成果物の成績や提出時間などと、コミュニケーション活動の関係性を調査した。調査の結果、コミュニケーション活動が変化した学習者の、成績や質疑の内容の変化について測定することができた。この結果は年度末の電子情報通信学会総合大会において報告を行った。
一方、課題として提示する問題が少なく、観測できた学習者間のコミュニケーションの情報が全体として不足していると感じた。今後はプログラミング行動収集ツールを導入するだけでなく、学習者間のコミュニケーションを促進する、あるいは個人で学習を進める学生のためのチャットボットの導入などが望まれると考える。
また、適応学習に向けたプログラミング環境の最適化・自動化として、オンラインジャッジシステムやKaggle、Scratchなど既存のプログラミングプラットフォームにおける学習者に適した問題の分析、提示手法について研究を進めることができた。分析手法に関しても自然言語処理や機械学習モデルの構築など複数の手法に対する知見を得ることができ、これらの研究手法や結果は、プログラミング演習における適応学習でも活用できると考える。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
プログラミング行動の収集ツールの開発や、実際にプログラミング演習においてLiDARを導入し、学習者のコミュニケーション活動を測定することも実施できた。一方、LiDARを導入できた時期が後期後半であったため、まだ取得できたデータの時系列の分析には着手できていない。時系列分析に関しては今後の課題である。
また、システムの可搬性やセキュリティ性を考慮すると、既存のプログラミング環境を拡張する形でプログラミング行動を取得することも検討したが良いと考え、既存ツールの使用も検討している状態である。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在までの進捗状況で述べたとおり、既存のプログラミング環境を拡張しプログラミング行動を取得するためのプラグインを実装している途中である。また、取得できた学習者のコミュニケーション活動に関しても、今後時期列分析を進めていく。
また、今後より詳細な学習者のコミュニケーション活動の分析のために、TAと学習者の人流を分けるためのセンサの導入や、個人で学習を進める学習者に向けたチャットボットの導入なども検討している。
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