| 研究課題/領域番号 |
21K13651
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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 | 法政大学 |
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研究代表者 |
Hasnine Nehal 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 准教授 (30827720)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | ユビキタス学習 / 語彙学習 / 学習ログ / 教育ビッグデータ / Image recommendation / Learning context / ユビキタス語彙学習 / MALL / Wordhyve / CALL / 単語学習 / Image Analytics |
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| 研究開始時の研究の概要 |
教育分野において、語学学習支援システムで収集することができる、学習ログを利活用することにより、学習者の年齢・性別・言語などに基づいて適切な学習支援を行う研究が注目されてきている。本研究では、語学学習支援システムを用いて収集することができる学習ログを用いて個々の学習者のプロファイル情報や学習内容に応じた適切な画像を推薦するFeature-based Context-specific Appropriate Images(FCA画像)方式と適切な学習ノートを推薦するSmartly-generated Context-specific Learning Notes(SCLノート)の機能を備えた学習支援システムを研究開発する。
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| 研究成果の概要 |
この研究で提案したFCA画像とSCLノートは、 ユビキタス学習環境内で収集した学習ログに含まれる単語、 時間、 場所、 学習者の語彙レベルや画像を利用し、 学習単語に関するメディアアノテーションよって生成されたオンデマンド学習教材を適切に推薦することで、 語彙能力向上を目指す。そのため、 次世代のユビキタス語彙学習環境(Wordhyveアプリ)を開発した。 Wordhyveアプリケーションを用いることでどのような学習者(年齢、性別、言語)がどのような語彙を学習したのかの学習ログを収集する。また、 Wordhyveアプリケーションでは、 フォーマルとインフォーマルな語彙学習ができる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は、モバイルラーニング、学習ログ分析、ユビキタス学習、外国語語彙学習など研究分野に大きく貢献します。この研究の成果(Wordhyveアプリ)は、次世代のユビキタス語彙学習環境の採用を促進します。 Google Play ストアからWordhyveアプリを無料で使用できるし、外国語(単語やsentence contructionなど)はself-paceで学ぶことができる。この成果は、Society 5.0 言語学習のギャップを埋めるのに役立ちます。関連する科学団体(APSCE、SOLAR、HCIなど)からこの研究について肯定的なフィードバックを受けました。
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