研究課題/領域番号 |
21K02756
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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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)
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研究分担者 |
谷口 哲也 金沢工業大学, 基礎教育部, 准教授 (90625500)
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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 |
交付 (2022年度)
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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)
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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.
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研究実績の概要 |
1年目に行った授業アンケートの自由記述のデータの解析に関して,講演発表した.解析の手法としては,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.これらの手法は,コンセプトテストに対する学生のディスカッション内容のデータ解析にも援用しうるものであると考えている.加えて,授業内での学生のディスカッション内容の収集を試み,このデータに上記の解析手法を適用した. また,学生のノートパソコンを介して,コンセプトテストを実施するための準備を行った.学内LMSシステムを活用し,各授業内容との連携を図っているが,本学のカリキュラム変更に伴い,1年目に作成したコンセプトテストの配置変更と,科目変更による新規コンセプトテスト作成に時間を要した.しかしながら,新規コンセプトテストが充実したことと,コンセプトテストの実施形態を改良できたことは,本研究の基盤としての研究実績であると考えられる.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本学のカリキュラム変更があったため,授業担当科目の変更があったことと,授業内容の変更があったため,既存のコンセプトテストをそのまま活用することが難しく,コンセプトテストの整備に時間を要したため. また,授業が対面形式になったことは,以前のようにコンセプトテストを実施するには適しているが,一方で,学生のICTスキルの低下があり,これに対応するための仕様の変更にも時間を要した.
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今後の研究の推進方策 |
今年度も,本学のカリキュラム変更の影響が見込まれるため,研究期間の延長申請も視野に入れ,着実な研究実施を心がける予定である. コンセプトテストの準備とデータ収集方法・解析手法については,2年目までに準備できているので,研究最終年度は,これらの実施とデータ解析,および,研究発表を行う予定である.また,新規コンセプトテストの検証も併せて行う予定である.
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