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 |
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 |
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 |
交付 (2022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 | 単語学習 / ユビキタス学習 / Wordhyve / 教育ビッグデータ / 学習ログ / CALL / Image Analytics |
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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研究実績の概要 |
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①Feature-based Context-specific Appropriate Images(FCA画像)方式と適切な学習ノートを推薦する②Smartly-generated Context-specific Learning Notes(SCLノート)の学習支援システムを研究開発する.具体的には, 提案する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に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.そこで, FY2022年度, WordhyveというAndroidアプリを開発し, Google Playの上でリリースした(https://play.google.com/store/apps/details?id=com.hosei.myapplication). Wordhyveは, 次世代のユビキタス語彙学習環境のアプリであり, さまざまな学習シナリオから取り込まれたユビキタス学習ログを分析できるアプリである.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
FY2022年度は,主に,語彙学習研究のため次世代のユビキタス語彙学習環境を開発し,Google Playにリリースした(https://play.google.com/store/apps/details?id=com.hosei.myapplication). Wordhyveに関するいくつかの論文に採録されている. FY2022年度の結果はトップカンファレンス(Human Computer Interaction)に採択されました. しかし, アプリの開発には予想以上に時間がかかりましたので, 評価実験(教育効果やlong-term memory retentionなど)を行うのがFY2023年度の研究目的である. 以上のことからやや遅れている.
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今後の研究の推進方策 |
(1)FY2023年度に開発したWordhyveアプリの評価実験(学習効果や動機やエンゲージメントなど)を行う (2)言語学習者からより多くのライフログ画像を収集する (3)Wordhyveアプリのアナリティクスを改善する (4)ジャーナル論文を投稿する
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