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, 教育基盤センター, 特任教授 (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 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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: eラーニング / 文法 / 理解度 / 英語eラーニング / 英文法 / 復習 / 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、各問題の正誤判定、問題間の関連性、学習者自身による理解判断の3種類の「理解度リスト」を比較することで、学習者の理解の実態を明確化することを目的としている。
本年度は、関連性リストの精査に取り組んだ。各問題間の関連性は、23項目に分類された文法項目に対応するタグによって構成されており、その正答率をもとに理解度を判定している。正答率の算出には、各問題の正誤判定を用いており、この正誤判定は、問題セット1及び2の解答結果に基づいて「誤答・誤答（誤誤）」「誤答・正答（誤正）」「正答・誤答（正誤）」「正答・正答（正正）」の4区分で行っている。
このうち「誤正」については、一見すると、理解していなかった項目を学習によって理解できるようになったと解釈できる。しかし、問題セットを3セット学習した学習者のデータを分析したところ、「誤正」の後に再び誤答していた割合が38.6％に達しており、安定した理解には至っていない可能性があることが分かった。そこで本研究では、「誤正」を「正誤」と同等に扱い、3区分（誤誤、正誤・誤正、正正）で理解度を判定することとし、それぞれに対し、誤誤＝0、正誤・誤正＝1、正正＝2の点数を与えて、各文法項目の理解度を数値的に示すこととした。これにより、得点が2に近い文法項目ほど理解が進んでおり、0に近い項目は理解が不十分であることが示された。
さらにこの結果を、復習支援に活用するため、文法項目と「誤答・正答」の問題との関連性について、問題セット3の学習データを用いて分析を行った。その結果、初回（問題セット1）の正答率が60％以下であった文法項目において「誤正」であった場合でも、3回目で誤答を選ぶ割合が高いことが示された。そのため、文法項目の正答率が60%以下である場合には、定着が不十分である可能性があるため、正答の場合でも復習課題として提示する必要があることが示唆された。

現在までの達成度

4: 遅れている

理由

当初の計画では、主観データの調査を実施する予定であったが、様々な観点から検討した結果、主観データは1/0データで処理することにした。データを取れる機会は、年間で前期と後期の２回のみであるが、今回の方向性の変更が後期のデータ収集には間に合わず、結果的にもう１年研究期間を延長して対応することとした。よって、研究計画としては１年延長しているため、区分としては「遅れている」とした。

今後の研究の推進方策

2024年度に、関連性データと客観性データの組み合わせについては検討ができており、また主観性データについても、その活用の仕方の方向性は検討できているため、2025年度には、各データを組み合わせて復習課題の提示方法の提案に至ることを予定している。