| 研究課題/領域番号 |
22K02838
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 明星大学 |
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研究代表者 |
菅原 良 明星大学, 明星教育センター, 教授 (20583884)
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| 研究分担者 |
佐藤 喜一 九州大学, アドミッションセンター, 教授 (00300517)
奥原 俊 三重大学, 工学研究科, 講師 (10754468)
早川 知道 岐阜工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (80730887)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | インストラクショナルデザイン / eラーニングシステム / 適性処遇交互作用 / 人工知能 / コンピュータシステム / 学習支援 / AI / 学習介入 / 学習介入型eラーニングシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
これまで申請者らは，eラーニング教材のインストラクショナルデザイン（ID）と学習者
の学習特性との適性処遇交互作用に着目し研究を進めてきた。その結果，IDと学習者の学習特性が合致したときに有意に学習効果が高くなり，IDと学習特性が合致しないときは，高い学習効果が得られないことが明らかになった。
本研究では，これまでの研究で蓄積してきた約4,000件のデータ（個別の学習者の学習時間およびプレイスメントテスト得点，ポストテスト得点等）を人工知能（AI）に学習させ，個別の学習者の学習特性に合わせて適時に学習教材提示を行う学習介入型eラーニングシステムのの開発にチャレンジする。
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| 研究実績の概要 |
2024年度は，前年度に引き続いて「学習介入型eラーニングシステム（e-Learning System with Dynamic Learning Intervention :eLDLI)」の開発およびeラーニングにおける学習者の学習特性を発見・特定して分類することを目標として研究を進めた。
eLDLIの開発に関してはβ版の開発に着手した。本システムの信頼度を測定するために被験者による評価実験を何度か行う準備を進めているが，被験者を見つけるのが難しいという問題から、当初の予定よりも進捗状況に遅れが発生している。また，「eラーニングにおける学習者の学習特性を発見・特定して分類すること」に関連して，本システムは日本語を母語としない外国人留学生の学習特性の発見にも効果があるのではないかと考え，申請者が2010年4月から3年間在籍していた北海道の大学に留学している留学生約15名に対して，本システムの将来的な実用化についてインタビュー調査を行った。
その結果，本システムの本格的な運用について現段階では問題なく運用できそうであること，運用されたら実際に使ってみたいことといった肯定的な意見が多数あり，eLDLIの開発について利用者からの視点での貴重な示唆を得ることができた。
2025年度は本研究の最終年度であり，eLDLIを完成させ，本システムを使ってeラーニングにおける学習者の学習特性を発見・特定および分類について継続して研究を進め，研究成果に結びつけていきたい。
本年度は，研究論文1本，国際会議2件，国内学会発表2件の発表を行い，2.The 1st Workshop on ICT for Decision-Making with BCD2024-summerにおいて，Best Presentation Award を受賞することができた。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
今年度は，これまでの研究で得られた知見をまとめ，国際論文誌（査読付）（International Journal of Scientific Engineering and Science）に発表した。
研究発表では，国際会議での研究発表査読付き2件（1.The 9th IEEE/ACIS International Summer Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science, 2.The 1st Workshop on ICT for Decision-Making with BCD2024-summer），国内学会での研究発表2件（1.日本キャリアデザイン学会第20回研究大会，PCカンファレンス北海道2024）を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度までに進めてきた研究成果で，未発表のものがあることから，論文にまとめ国内外の論文誌で発表していくことを予定している。
また，研究成果を論文発表に止めることなく国際会議，国内外の学会等の発表機会において積極的に発表していきたい。
今年度は，2024度より進めている本研究の核心となる課題である「AIが個別の学習者の学習特性を推定し，学習特性に左右されることなく高い学習効果が得られるように教材提示のタイミングを変化させる学習介入型eラーニングシステム（e-Learning System with Dynamic Learning Intervention :eLDLI）」の開発に成果を出すことを第一の研究目的としていることから，今年度はeLDLIを完成させることを目指す。
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