| 研究課題/領域番号 |
21K02756
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 金沢工業大学 |
|---|
研究代表者 |
山岡 英孝 金沢工業大学, 基礎教育部, 教授 (10443045)
|
|---|
| 研究分担者 |
谷口 哲也 金沢工業大学, 基礎教育部, 准教授 (90625500)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | テキストマイニング / 学修行動の変容 / 概念獲得 / 学習行動 / ピア・インストラクション / 数学の概念理解 / 教授法の開発 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，ピア・インストラクション型授業における「学生同士のディスカッション」に焦点を当て，以下の3つを達成することを本研究課題の目的とする．
・議論内容の記録とテキストマイニング
・議論内容と概念理解の関係の分析
・議論内容を踏まえた学習指導法の確立
学生同士のディスカッション内容を記録する意義は，テキストデータを蓄積することで，近い将来の授業へのAI活用，コンセプトテストの自動生成へと研究を発展させることが期待される．ディスカッションにおける推論の型に関するデータ数は，4万件を上回るデータ数であり，本研究課題期間を通してこのデータのテキストマイニングを行う．
|
| 研究実績の概要 |
昨年度に引き続き，データサイエンス科目に対するコンセプトテストの作成を行った．また，学内LMSシステムを活用したコンセプトテストの出題・回答・集計システムを構築した．
データ分析は，昨年度までと同様，形態素解析により，自由記述の内容を単語要素に分割し，１）学習に関する単語の出現頻度の分析，２）ネットワークグラフの作成，３）ワードクラウドの作成を行った．特に，学生の学習過程が進むに従って，学習内容を咀嚼した用語の出現が多くなることが分かった．
具体的には，1年次生の前学期科目における自由記述と1年次後学期科目における自由記述をそれぞれ分析することで，出現用語の違いを比較した．また，このような議論・考察の成長は，1年次前学期の早い段階でその様相を見せ始めることも明らかになった．この結果について，講演発表を行った．
今後，これまでの研究で明らかになった「学習態度の変容」と，「数理の概念獲得」との関連を明らかにしていきたい．
|
| 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
昨年度，本学のカリキュラム変更に伴い，授業担当科目や授業内容の変更があり，既存のコンセプトテストを活用することが難しくなり，研究進捗に遅れが出た．しかしながら，それまでの経験に基づき，新規コンセプトテストの作成を行ったので，幾分，遅れを取り戻すことができた．
|
| 今後の研究の推進方策 |
・データサイエンス科目に対するコンセプトテストの充実を図る．
・コンセプトテスト出題時のディスカッション記録を保存する．
・ディスカッション内容に対して，これまでの研究手法を適用し，データ分析をする．
・「学習態度の変容」と，「数理の概念獲得」との関連を明らかにする．
|
