| 研究課題/領域番号 |
22K12292
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
金西 計英 徳島大学, 高等教育研究センター, 教授 (80204577)
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| 研究分担者 |
吉冨 賢太郎 大阪公立大学, 国際基幹教育機構, 准教授 (10305609)
喜多 敏博 熊本大学, 教授システム学研究センター, 教授 (20284739)
戸川 聡 四国大学, 経営情報学部, 教授 (20399166)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 適応的学習 / EdTech / ビッグデータ / IRT / CBT / 高等教育 / Q-Matrix / Q-matrix / AI / 教育データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、適応的な学習環境の構築を目指すものである。また、単にシステムをデザインするだけではなく、実証的な検証を目指すものである。知識伝達を対象とした学習は、教材（講義）による知識導入と、問題演習による確認が繰り返されることで成り立つ。この過程を網羅的に繰り返すのではなく、学習者にとって自分の分かっていないところを重点的に学習できれば、学習効率は上がる。学習者の理解度に沿った、個別適応をおこなうことで、適応的な学習システムの構築を目指すものである。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、適応的学習システムの構築を目指すものである。高等教育の初年次教育科目の中には、基礎的な知識の伝達を目的としたものが存在する。知識伝達の方法として、演習問題を繰り返し解く反復練習が挙げられる。我々は、自学自習と反復練習に基づく学習環境を想定している。
前提として、学習対象の領域全体を包含した一定量の演習問題が必要である。学習者は用意された演習問題を、繰り返し解くことで、自学自習が可能となる。用意された全ての演習問題を解けるようになれば、領域の理解は達成したことになる。しかし、大量の問題を網羅的に解くのは効率的と言えない。そこで、学習者の理解状態を診断し、演習の繰り返し制御することで、個別で最適な学習が可能と考えた。未習得の知識を集中的に練習する必要がある。我々は、学習者へ提示する演習問題の選択によって、学習過程の適切な誘導の実現を目指す。
本研究では、誘導を実現するために、まず、対象知識の構造化を目指す。知識の構造化は、問題の難易度と、問題間の関係の記述によっておこなう。IRTを用いることで、難易度による分類をおこなう。さらに、Q-Matrixによって、問題を相互に関連するものとして分類する。令和5年度は、システムの構成について考察をおこない、適応的な学習環境のデザインを検討した。また、IRTやQ-Matrixの可能性を検討した。さらに、演習過程の誘導について、強化学習等の利用を想定し、モデルの作成をおこなった。次年度以降、解答履歴の収集をおこない、システム設計や開発を進める予定である。
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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
ポストコロナを見据え、令和５年度は、高等教育の教育現場もCOVID-19感染拡大以前の状況への復帰が進みつつある。しかし、令和５年度の前半は、高等教育機関の授業の現場には、未だCOVID-19の影響が残っていた。本研究は授業との連携を想定している。演習問題の作成や、試用システムを用いた実験を予定していたが、授業等の制限の中で、研究計画の実行に支障が出ている。また、研究の打合せ等において、オンライン等で対応を進めている。オンラインの打ち合わせは便利であるものの、対面に比べて隔靴掻痒の観があり、十分な議論が確保できない状況が続いている。令和５年度は、やや制約はあるものの、多少の成果はあったと考える。次年度に向けて、研究計画を再検討し、計画の伸長に努めるものである。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和６年度は、これまでの研究成果を踏まえ、研究計画を改めて検討した上で、研究を進める。授業での実践を通し、試作した環境で、解答履歴の収集を継続しておこなう予定である。また、これまで集めた解答履歴（令和６年度に収集予定の解答履歴を含めて）の検討、分析をおこなう。その上で、IRTによる難易度や、Q-Matrixの精度についての検討をおこなう。また、強化学習を用いた学習の誘導方法について、モデルの構築を進める。
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