| 研究課題/領域番号 |
21K18134
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
山田 政寛 九州大学, データ駆動イノベーション推進本部, 教授 (10466831)
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| 研究分担者 |
合田 美子 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 准教授 (00433706)
木村 拓也 九州大学, 人間環境学研究院, 教授 (40452304)
藤田 雄飛 九州大学, 人間環境学研究院, 教授 (90580738)
Lu Min 秋田大学, 理工学研究科, 助教 (60750007)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円)
2024年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2023年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2022年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2021年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
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| キーワード | 教育データリテラシー / ラーニングアナリティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年, 教育機関において, １人１台端末の普及など, 教育・学習支援システムに蓄積される教育データを授業や学習環境等の改善のために利用推進していくことが文部科学省資料等でも示されている. しかしながら、教育データを読み取り、解釈し、学習の質改善につなげるための能力を育成する必要があるであろう。本研究ではその能力を「教育データリテラシー」とし、教育・学習においてメインのステークホルダーである学習者に絞り, 教育・学習の改善に対して意思決定を行う能力・スキルを育成するためのモデルを構築する。
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| 研究実績の概要 |
2023年度では2022年度からの当初計画通り、学習ダッシュボードにおいて新規機能開発を行った。学習者間比較ができるツール、学習計画支援のための学習時間可視化ツールなど開発してきたが、もっとシンプルな、学習行動頻度の可視化する程度でも良いという意見も学習者からあったため、棒グラフで頻度表示する程度のものを開発し、どういうデータ解釈が可能か、形成的評価を行い、検討を行った。その結果、本開発ツールと学習者間比較ツールとの併用で学習の実態がわかりやすくなるといった意見が得られた。また、マーカーを引いた箇所などがわかるようにするツール、メモ内容を可視化するツールも望まれていることがわかった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度、記載した推進方策通りに進んでいるため
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は高校にてデータ駆動型教育展開を行う機会が得られたため、高校向けに教育データリテラシーに関する研究を進めていく予定である。
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