| 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 | 立命館大学 (2023)
同志社大学 (2020-2022) |
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研究代表者 |
槇原 絵里奈 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (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 |
完了 (2023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 / コミュニケーション活動 / 行動分析 / プログラミング演習 / 自動化 / 個別最適化 / プログラミング行動 / 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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| 研究成果の概要 |
適応学習とは、各学習者の理解度に応じて、最適な学習コンテンツを自動で提供する学習形態を指す。学習者の理解度を計測する際、既存研究では学習者のテストの成績や出席率など、システム上に登録されたデータから理解度を計測するが、高等教育機関において実施されるプログラミング演習の多くでは、学習者は演習の際自由に動き、学習者同士や教員と相談しながら課題のプログラムやプログラミングについて理解を深めていく。そこで本研究では、学習者の他者とのコミュニケーション活動を分析することで、適応学習における学習者の理解度測定への導入や精度向上を検討した。調査の結果、学生による行動の違いや傾向を計測した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ソフトウェアの社会的需要の高まりからプログラミング教育に注目が集まる中、教育者の人材不足は喫緊の課題である。適応学習をプログラミング教育に導入することで、教員に負担を強いること無く、学習者一人一人の苦手や得意といった理解度に応じた学習コンテンツを提供できる。個人最適な学習は文科省も推奨しており、プログラミング教育において適応学習を実現できた際の社会的意義は高いと考える。また、コミュニケーション活動が適応学習にどのような影響を与えるか調査することで、学習者モデルを構築する際に優先的に選択されるメトリクスについても考慮できるため、学術的にも意義があると考えられる。
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