| 研究課題/領域番号 |
22K02926
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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 | 大阪成蹊大学 |
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研究代表者 |
山西 輝也 大阪成蹊大学, データサイエンス学部, 教授 (50298387)
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| 研究分担者 |
大熊 一正 岡山理科大学, 基盤教育センター, 教授 (80367507)
杉原 一臣 福井工業大学, 環境情報学部, 教授 (90367508)
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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 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 情報教育 / プログラム学習 / 脳波 / ビジュアル型言語 / 認知 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究はプログラミング初学者がプログラム学習を始める際に，「ビジュアル型」コンピュータ言語と「テキスト型」コンピュータ言語のどちらで学ぶのが適切かを，総合的に判断する手法の提案とその適合性評価の開発である。
プログラミングには，課題解決への論理的思考力やコンピュータ言語による表現力，そして変数を使った数式，計算力など脳領野全域にわたる活動のため，神経生理学の知見からの脳情報の分析が必要と考える。そこで，神経生理学を基盤とした脳領野間のネットワーク分析を使ったプログラム学習中の脳波解析と，学習基礎能力検査値を紐づけた評価テーブルを開発し，初学者個々が適応するコンピュータ言語の提案を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究はプログラミング初学者がプログラム学習を始める際に，「ビジュアル型」コンピュータ言語と「テキスト型」コンピュータ言語のどちらで学ぶのが適切かを，神経生理学的調査と学習基礎能力から総合的に判断する手法の提案とその適合性の評価を目指すものである。プログラミングには，課題解決への論理的思考力やコンピュータ言語による表現力，そして変数を使った数式，計算力など脳領野全域にわたる活動が推察される。従って，このような広範な脳領域にわたる脳機能を賦活する学習においては，神経生理学の知見からの脳情報の分析が必要と考える。そこで，教育工学の分野に神経生理学を基盤とした脳領野間のネットワーク分析を応用し，初学者に適応するコンピュータ言語の判別法を提案するため，1.健康な大学生で，プログラミング初学者と，プログラミング習熟者 (基本情報技術者試験合格者など)を被験者とし，彼らに，プログラム基本構造に関するプログラム2題 (分岐や繰り返しなど)を「ビジュアル型」言語と「テキスト型」言語でそれぞれプログラミングさせる (計4題)。問題提示からプログラム実行までを，ドライ式の8チャンネルウェアラブル(ワイアレス) 脳波計で計測する。2. 同じ被験者に対し安静閉眼時の脳波計測から，脳の基底状態とみなしたデータを収集する。そして，それぞれの型によるプログラム学習下の脳活動と安静閉眼時のデータとの相関を算出し，認知/理解の脳波特徴成分を解析，それぞれの型によるプログラム学習での認知/理解を定量的に評価する。
本年度は，1. を実施するための準備を行った。すなわち，プログラミング初学者と，プログラミング習熟者に提示するための「ビジュアル型」と「テキスト型」のコンピュータ言語の課題についてプログラムの構文や難易度を検討し，どの実施回でもプログラム説明のための授業が同質となるよう，ビデオ教材を作成した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022年度の研究計画は健康な大学生で，プログラミング初学者と，プログラミング習熟者 (基本情報技術者試験合格者など)を被験者とし，彼らに，プログラム基本構造に関するプログラム2題 (分岐や繰り返しなど)を「ビジュアル型」言語と「テキスト型」言語でそれぞれプログラミングさせる (計4題)。問題提示からプログラム実行までを，ドライ式の8チャンネルウェアラブル(ワイアレス) 脳波計で計測するであった。脳波計が2台しかないため，同時に実験できるのは2名だけとなる。そこで，プログラム説明のための授業の品質が実験回で不均等にならないようにするための議論と作業に多くの時間を費やしたことで実験まで至らなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
プログラミング学習者に対する脳情報からの学習評価と2つの型の言語適応性の相関を測定するために，当初の計画に従い，2023年度は，
1. 作成した「ビジュアル型」コンピュータ言語のビデオ教材と，そこで用いたプログラム基本構造と同様の「テキスト型」コンピュータ言語の教材を作成し被験者に問題提示からプログラム実行までを右図の脳波計で計測する。
2. 同じ被験者に対し安静閉眼時の脳波計測から，脳の基底状態とみなしたデータを収集する。
3. 同じ被験者にS-A創造性テストと論理文章能力検定，計算能力検定を実施。
これらの実験からデータ収集を行っていく。
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