| 研究課題/領域番号 |
20K14107
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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 | 九州情報大学 |
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研究代表者 |
合田 和正 九州情報大学, 経営情報学部, 准教授 (50320396)
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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)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 教育工学 / 振り返り文 / フィードバック / 自己評価文 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自律的学習者の育成に欠かせない教育の「質」の保証・向上を支援するべく，学習者の自己評価文に基づいて，学習者の学習状況を行動や態度に関連する特徴表現の抽出を通じて把握し，それらの学習状況に応じたフィードバック文を（半）自動生成するシステムを構築する．これまでの小テストや定期試験など点数として計測される教育関連データに基づく評価・フィードバックだけでなく，自己評価記述文に基づくフィードバックを提供することでより多面的な評価・フィードバックが可能になり，教育評価手法への寄与を通じて，教育の「質」の保証・向上にも寄与できる．
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| 研究成果の概要 |
学習者の振り返り文から（半）自動でフィードバックを行うために，まずはいくつか具体的なフィードバック文例を作成し，キーワードを抽出した．
その過程でフィードバック文の作成やキーワードの抽出に際して、自動化する際の観点や基準、方向性が非常に多岐にわたることがわかった．自動化のためには，それらの基準・方向性が定まらなければならなかったが，研究期間内には分類・整理がうまくいかなかった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で採用しているPCN法を利用した学習者の自己評価記述文からの学習能力推定の研究結果は，我々の研究独自のものであり，授業内容非依存で応用範囲も広く，自由な観点定義の有効性など，国際的にも評価されてきた．
本研究では，これらの成果を応用し，自己評価記述文から学習者へのフィードバック文の自動生成を試みた．関連する先行研究とは違うアプローチでフィードバック文章作成の自動化を目指した．しかしながら，研究の方向性の変更などから進捗が想定以下となり，具体的対外的な研究成果としては査読無し学会発表1件に終わった．この課題について研究期間満了後も継続し，具体的研究成果を出していく予定である．
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