理解と定着を促進する新しい復習課題提示システムの開発

• 研究課題/領域番号: 22K00728
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分02100:外国語教育関連
• 研究機関: 松山大学
• 研究代表者: 池上 真人 松山大学, 経営学部, 教授 (60420759)
• 研究分担者: 青木 信之 広島市立大学, 国際学部, 教授 (80202472) ; 渡辺 智恵 広島市立大学, 国際学部, 教授 (80275396)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 英語eラーニング / 英文法 / 理解度 / 復習 / eラーニング / 文法 / LMS

研究開始時の研究の概要

本研究は、英語学習における復習を効果的に行うために、学習項目の理解と定着を促進することができる eラーニングシステムの開発を目指す研究である。本研究では、LMS（Learning Management System）に記録された情報、学習者自身の主観的情報、問題間の関連性の情報、の３つの情報を組み合わせて、学習を通して学習者の理解度を適切に把握できる新しい測定の仕組みを構築することを試みる。

研究実績の概要

本研究は、英語の文法問題に関するLMSの学習データに基づいて、各問題の正誤及び各問題間の関連性、学習者自身の判断の３種類の理解度リストを比較することによって、学習者が実際に理解できている項目とできていない項目を明確化することを目的とした研究である。
2022年度には、同じ問題のセットを2回学習した場合のデータを分析したが、理解が不安定な項目をより明確化するために、2023年度は同じ問題セットを３回学習したデータを分析した。292名のサンプルを分析した結果、全体の平均値として3回とも正答を選んだ割合が35%、3回とも誤答を選んだ割合が16%であった。つまり、全体の半数は３回の解答の中に正答と誤答が混ざっていたことになる。また1回目の学習の正答率は59％だったが、1回目に正答を選んだ問題で２回目または３回目の学習時に誤答を選択した割合は24%であった。つまり、１回目の学習で正答を選んだ問題であっても、その後42％の割合で学習者は誤答を選んだということが示されたのである。この結果から、3回とも正答した問題を「理解できていた問題」とすると、1回目に正答した問題のうち、実際に「理解できていた問題」は６割程度であったことがわかる。多肢選択問題は理解していなくても正答が選べることが大きな課題の一つであるが、本調査でそれを数値的に示すことができた。
一方で、一つ一つの問題ではなく、各問題の関連性、つまり文法項目のまとまりごとにデータを見ていくと、例えば、文法項目の１つである「関係詞」の全45問をすべて学習した学生184名を対象にした分析では、１回目の45問の平均正解率と１回目に正解した問題の中で３回目まですべて正解した割合との間の相関係数は0.43であった。つまり、文法項目全体の正解率が高いほど、１回目での正答によって「理解している」と判断できる割合が高い傾向にあることが示されたと言える。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

当初の計画通りに進んでいない理由は大きくは２つある。1つ目は研究代表者及び分担者の校務が想定を超えて増加したためであり、2つ目は各問題の理解度についての主観的データに関する調査が計画通りに進んでいないことである。主観的データの調査に関しては、2022年度の課題でもあったが、2023年度においても信頼性の高いサンプルが得られていないため、サンプルサイズを小さくして質的な調査から始める必要があると考えている。よって、研究内容そのものには変更は無いが、年度計画としてはやや遅れていると判断している。

今後の研究の推進方策

客観性データ及び関連性データに関しては大量に収集しているため、信頼性のある主観性データの収集に尽力する。また、理解度の明確化の次の段階として、ではどのような復習課題を提示するべきかの検討を進めていく。さらに、成果の発表が遅れているため、2024年度は成果発表を急ぎたい。