研究課題/領域番号 |
21K12159
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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62030:学習支援システム関連
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研究機関 | 大分大学 |
研究代表者 |
吉崎 弘一 大分大学, 学術情報拠点, 准教授 (10351785)
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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 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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キーワード | 学習支援システム / 学習分析 / 学習者支援 / ブラウザ拡張機能 / プッシュ通知 / デジタル学習環境 / オンライン授業 |
研究開始時の研究の概要 |
オンライン授業では教授者の目の前に学習者がいないため、学習者ごとの学習状況の把握が一般に困難である。このことは個々の学習者に適応させた学習指導や課題設定が難しいだけに留まらず、履修放棄者の抑制等への対策を考える上でも大きな課題となっている。このような現状に対して本研究では、1)既開発のWebシステム・ブラウザ拡張機能を連携してLMS管理外のWebページ上の学習活動も記録し、2) 学習記録に基づき学習状況の分析をした上で、3)分析結果をWebページ上で可視化及びシステム利用者にプッシュ通知することで、教授者・教育機関の担当者が学習状況を把握しやすいデジタル学習環境を構築する。
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研究実績の概要 |
研究代表者らがこれまでに開発した学習支援システムでは、教授者がアップロードしたデジタル教材に対して、学習者は、ふせんとテキストハイライトの注釈情報を記録できる。また、開発したWebブラウザ拡張機能を用いることで、一般のWebページ上の学習者が指定したテキスト/画像に対して、ハイライトを記録することができる。これら既開発のWebシステムとブラウザ拡張機能を連携することで、個々の学習者の教材閲覧・注釈設定及びインターネット上のWebページへの注釈設定及び引用等、多くの学習活動をWebブラウザ上で行うことができ、学習活動に関係する記録(ログデータ)の収集をより網羅的にすることができる。 2022年度は、講義動画へのテキストアノテーション付与機能と、学生の学習状況に応じて課題への取り組みを促す機能のプロトタイプを、共同研究者らと共に開発をした。前者については、これまで開発してきたテキストデータへのハイライト機能を活用し、講義動画を音声認識したテキストデータへのアノテーション付与機能を検証した。動画像の音声認識ソフトウェアにはOpenAIが公開したWhisperを用い、日本語の音声認識にも高い認識精度を実現することを確認した。タイムスタンプが付与された認識結果のテキストデータは、講義動画再生プレーヤー内で動画と同期しながら表示し、学習者の操作によりテキストハイライトを付与することを可能にした。また、課題への取り組みを学生に促す機能については、学習支援システムにおける学習活動をIMS Caliper規格に基づき、外部システムに蓄積する機能を開発した。この蓄積した過去の学習データから、学習者の今後の課題提出有無を予測し、その可能性が低い学生に、課題への取り組みを促すメッセージを、LINEプラットフォームを介して送信する機能を試験開発した。
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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
コロナ禍の業務環境の変化に伴い、システム開発に遅れが生じている。
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今後の研究の推進方策 |
オンデマンド型オンライン講義では講義動画が多用される現状を踏まえ、講義動画の音声認識結果を用いたアノテーション付与とキーワード検索を、学習活動に積極的に取り込む機能の開発を進める。その際に短時間で音声認識をするため、GPU搭載機を活用した音声認識システムの構築を行う。これらの学習活動を国際標準規格IMS Caliperを用いて、学習支援システムから外部システムに出力し、時系列データベースに保存した上で、網羅的に学習者の学習活動を分析する機能を実装する。また、この学習ログストアに蓄積したデータに基づき、学習分析を行い、LINEプラットフォームを活用したプッシュ通知で学習者の学習を促進するシステムのプロトタイプを実装する。
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