| 研究課題/領域番号 |
21H00909
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
永井 正洋 東京都立大学, 大学教育センター, 教授 (40387478)
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| 研究分担者 |
小林 博典 宮崎大学, 教育学部, 准教授 (10510753)
藤吉 正明 東京都立大学, 学術情報基盤センター, 教授 (20336522)
安藤 大地 東京都立大学, 学術情報基盤センター, 准教授 (20552285)
畠山 久 東京工業大学, 教育革新センター, 准教授 (20725882)
室田 真男 東京工業大学, リベラルアーツ研究教育院, 教授 (30222342)
渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 教授 (50570090)
澄川 靖信 拓殖大学, 工学部, 助教 (70756303)
松波 紀幸 帝京大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (70783512)
加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
根元 裕樹 東京都立大学, 学術情報基盤センター, 准教授 (90805574)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
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| キーワード | 健康観察 / セルフチェック / 生活指導 / 学習コンディション / AI活用 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
これまで、2018, 2019, 2020年度科学研究費補助金，基盤研究(B)，課題番号18H01057「生徒のセルフチェックによるｅ健康観察システムの開発と評価」（2018.2019,2020）の中では、心身の状態と学習成績の間には関係があることを示唆してきた。
本研究では、この児童・生徒の生活と学習の連関に注目し、AI等を活用する中で、現在の学習活動に対して、関係する心的ストレスや健康状態を示す変数がどの程度、影響するのか、総合的な影響指標等として表示するシステム「LCDS（学習コンディション診断システム）」を開発し、実践的利用を通して評価する。
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| 研究成果の概要 |
学校現場では、基本的生活習慣や不登校、いじめなど学習以外の生活面に係る問題行動に対する指導が大きなウエイトを占めていることから、すばやく簡便に生徒の心身の状態を把握し、生活指導に生かすことができる「ｅ健康観察システム」を開発し検証を行ってきた。その中では、心身の状態と学習成績の間の関係が推察された。そこで、ｅ健康観察から得られる心身の状態や計算問題の結果などのデータを基に、学習コンディションを診断する「学習コンディション診断システム」（LCDS）の開発を進めてきた。研究をまとめる中で、ｅ健康観察による心身の状態と計算問題の結果から、LCDSに相関情報を提示する機能を付与し活用できるようにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで、学習成績がどのような授業構成や学習活動、教材などに影響を受けるのかについては、関連学会に知見の蓄積が見られるが、学習と生活や健康を結び付けた研究はあまりない。具体的には、教育工学の研究では、様々、学習に関連する研究が行われ研究成果が多く認められるが、その大半は学習活動や指導に関する研究である。本研究では、児童・生徒の生活と学習の連関に注目する中で、子供たちが現在、学習活動を支障なく円滑に展開することができるのか、生活面や健康の観点からのデータを用いて、学習コンディションと呼ぶ指標をシステムが提示することを目的としており、教育工学研究の中でのオリジナリティは高いと推察する。
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