| 研究課題/領域番号 |
21KK0184
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報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)
Hasnine Nehal 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 准教授 (30827720)
大久保 文哉 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (40608824)
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| 研究期間 (年度) |
2021-10-07 – 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 |
18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円)
2023年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2022年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | ラーニングアナリティクス / メタ認知 / 自己調整学習 / 社会比較 / 学習ダッシュボード / 意思決定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本国際共同研究ではUniversity of MichiganのDr./Prof. Stephanie Teasleyとの共同研究において、学習者自身が様々な学習データの分析結果を踏まえて、学習態度と行動の改善意思決定行動を支援する学習ダッシュボードを開発し、その評価を行う。海外渡航としては、代表者が研究期間全体で1年半程度、分担者が1か月から2か月程度の渡航、それらを通じて、若手育成につながる研究の遂行を行う。その過程において、学習者の学習行動改善に関する意思決定に関するモデルの構築を行い、そのモデルに従った学習データ分析結果の可視化等のインターフェース開発も行い、評価する。
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| 研究成果の概要 |
本国際共同研究では学習者自身が様々な学習データの分析結果を踏まえて、学習態度と行動の改善意思決定行動を支援する学習ダッシュボードを開発し、その評価を行う。評価の結果、メタ認知の高低によって、学習行動が変容し、学業成績に変わることがわかった。具体的には、メタ認知が高い学習者は社会比較するダッシュボードを活用しても、自分自身の行動に焦点化していることがわかった。また、社会比較系のダッシュボードの利用とデジタル教材における学習がプロセスとして連結していることもわかった。一方でメタ認知が低い学習者他者比較に焦点化することや、学習プロセスが各システムで閉じる傾向があることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の意義は、学習ダッシュボードは社会比較を原則としてデザインすることで学習行動が変容すること、またメタ認知の高低によって学習行動が変わることが明確になった点にある。具体的にはデジタル教科書という知識のインプットを担うシステムから、学習行動を可視化するダッシュボードまで学習行動がプロセスとして連続するかどうかを明らかにした。これまで教育心理学、認知心理学の研究知見で心的なデータでこれを追求することはされていたものの、学習行動で連続していることが示されたことは今後の研究領域の発展として意義があると考える。たとえば、質問紙なしでメタ認知意識、自己調整学習意識の推定が可能になるといったことである。
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