| 研究課題/領域番号 |
22K03011
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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09080:科学教育関連
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| 研究機関 | 明星大学 |
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研究代表者 |
北島 茂樹 明星大学, 教育学部, 教授 (00712449)
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| 研究分担者 |
長 慎也 明星大学, 情報学部, 教授 (80350479)
山中 脩也 明星大学, 情報学部, 准教授 (90548877)
今野 貴之 明星大学, 教育学部, 准教授 (70632602)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | プログラミング教育 / コンピュータとの対話 / プログラミング学習 / 自由エネルギー原理 / 教材作成支援システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究グループは、プログラミング学習において、学習者が「コンピュータとの対話」、すなわちコンピュータが出力する実行結果やエラーメッセージなどをもとに、よりよいプログラムを書けるような活動を支援するシステムを構築してきた。本研究では、情報学や教育学、心理学に加え、脳神経科学の知見を積極的に取り入れることで、さらなる「コンピュータとの対話」を惹き起こすような教材を、教材作成者に対してコンピュータがリアルタイムで支援するシステムを作成することで、コンピュータとの対話による学びの循環の在り方について、実践を通して解明していくものである。
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| 研究実績の概要 |
2022年度は，学習者が処理系を「行動」に活用することを促進する教材作成フレームワークの形成と，教材作成者が「FEPの能動的推論」を適切に組合せることを助ける教材作成支援システムの開発を目指すにあたり，C.S. Peirce の探究の三段階（推論1：演繹，推論2：帰納，推論3：仮説形成）に基づく「探究行動」の誘発について検討を行った．
そこで，情報学部と教育学部のオンラインプログラム学習環境におけるコンピュータを活用した多様なデータログの収集を行うとともに，学外におけるワークショップを実施した．ワークショップは「プログラミングパークCaba」と「はじめてのプログラミング」からなり，前者は日野市内で子どもたちを対象に行い，後者はオンラインでプログラミングの初学者などを対象に行った．
「プログラミングパークCaba」では子どもが「探究行動」を行うための理数探究学習材を扱った．また，「はじめてのプログラミング」では，開発した教材をもとに，5月から7月にかけて「数学とプログラミング」，「はじめてのプログラミング ～コードな農園、オリジナルな花で彩ろう～」，「アートなアッと驚く探検」「はじめてのプログラミング ～一緒に気づいてわくわく！のほほんプログラミング～」の4つのコースを週に1回開講し，10月から12にかけて「コードな作品展 ～創ろう！自分だけの作品～」，「プログラミングの“いろは”」，「はじめてのプログラミング ～アートミュージアムをつくろう！～」，「Handmade Works ～プログラミングで遊んでみよう～」の4つのコースを週に1回開講した．
また，オンラインプログラム学習環境においては，パフォーマンス・クライテリアを導入した実践を行い，学習教材の作成につながる作問活動やその作成に関わるデータログの収集・分析から，支援につながる質と量の向上における役割を明らかにした．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2022年度は，教材作成支援システムに向け，学内外の授業やワークショップにおいて開発した様々な教材を用いた実践を行う中で，データログの収集及び分析が行われたため，順調に進んだと考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
本学は2023年度より「データサイエンス学環」が開学しており，全学科横断型のデータサイエンスのリテラシー授業が実施されている．また，データサイエンスのツールである表計算ソフトをオンラインで演習できるシステムも提供していることから，受講者の作業履歴を記録することが可能である．そのため，多様なデータログの収集及び分析から，推論1・推論2・推論3に分類されるパターンの同定に向けた議論を進めていく．
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