| 研究課題/領域番号 |
22K12318
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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 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
妻鳥 貴彦 高知工科大学, 情報学群, 准教授 (60320123)
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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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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 | Learning Analytics / LMS / LRS / 自己調整学習 / Computational Thinking / 学習支援 / メンタリング / 学習分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，メンタリング履歴を導入した学習履歴収集基盤を構築し，その構築した基盤により収集された学習・メンタリング履歴を学習支援に活用するツールを構築し，その有用性を評価することで教育の改善や学習支援を実現する．これにより，より詳細な学習効果の要因を明らかにすることができる．さらに，現在世界中で行われている学習分析の知見を反映させた学習支援ツールを構築し，その評価も行うことで，単なる学習分析に留まらず学習の改善や学習支援の実現を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，メンタリング履歴を導入した学習履歴収集基盤を構築し，その構築した基盤により収集された学習・メンタリング履歴を学習支援に活用するツールを構築し，その有用性を評価することで教育の改善や学習支援を実現するものである．
令和5年度は，学習履歴収集基盤により収集された学習・メンタリング履歴を学習支援に活用するツールの開発にあたって，令和4年度に構築した自己調整学習（Self-Regulated Learning）を支援するために学習者の学習履歴に加え，学習者の学習の進捗や理解状況を学習者自身が振り返ることができ，またメンタからの評価やメンタリング内容・履歴も合わせて確認できるシステム（SELFY: SElf-regulated Learning FacilitY）を実際の授業（座学3科目，実験1科目）で利用し，評価を行った．また，同時にシステムの有効性をアンケート調査により評価を行った．これらの結果を国内のシンポジウムおよび国際会議にてそれぞれ1件の発表を行った．これと並行して，収集した学習履歴から学習内容の関連性や難易度に応じた効果的な学習支援・ナビゲーションを実現するために，Computational Thinking（CT）に基づいた学習内容の構造化を行い，CTオントロジーを構築してプログラミング教育の支援を行うシステムを開発し，タイおよびイギリスの大学の授業で利用をしてもらい，評価を行った．この結果についても，国際会議で1件の発表を行った．
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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
前年度に構築した学習者の学習履歴に加え，学習者の学習の進捗や理解状況を学習者自身が振り返ることができ，またメンタからの評価やメンタリング内容・履歴も合わせて確認できるシステム（SELFY: SElf-regulated Learning FacilitY）を用いて，令和5年度は実際の授業で利用して評価を行い，国際会議で1件，国内シンポジウムで1件の発表を行ったことから，おおむね順調であると言える．また並行して実施しているCTに基づいたプログラミング教育支援システムについても，タイおよびイギリスでの評価を行い，その結果を国際会議で1件発表したことから，おおむね順調であると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和6年度は前年度の評価から得られた知見を踏まえて，システムの改良をしつつ引き続き実際の授業での利用を通じて評価を行う予定である．得られた学習履歴の詳細な分析を通して，学習支援につながったかどうか，具体的にはバックトラックリーディングのような学習効果が期待できる学習行動につながったかどうかを評価して，その有効性を検証していく．これと並行して，自己調整学習の観点からバックトラックリーディングの持つ意義を明らかにしていくことを模索していきたい．また，自己調整学習の持つ様々な要因と実際の学習履歴との関連性を分析することで，学習効果のある学習行動を抽出して，学習支援につなげていきたい．また，学習内容に依存しない学習履歴の分析にとどまらず，学習履歴と学習内容の関連性や難易度に応じた効果的な学習支援・ナビゲーションの実現も併せて目指していきたい．
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