| 研究課題/領域番号 |
22K19835
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
島田 敬士 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80452811)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 学習分析 / カリキュラムマップ / 学習眺望マップ / 横断分析 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
カリキュラム設計者，教師，学生など各ステークホルダーがそれぞれの立場でカリキュラムポリシーと現場の教育・学習を結び付けて，カリキュラム，教育手法，学習活動の計画，省察，改善の各種活動を行うことを支援する「PAnoramic Learning Map: PALM（眺望学習マップ）」システムの開発と評価を行う．その実現に向けて，「科目情報分析技術開発」，「カリキュラムマップ作成システム開発」，「PAnoramic Learning Map: PALM開発」，ならびに「実証評価」に取り組む．
|
| 研究実績の概要 |
ラーニングアナリティクス（学習分析）研究は，教育データの収集，分析を経て現場へのフィードバックを行うサイバーフィジカルシステムを実現し，教育や学習の最適化を目指す学問分野である．当該分野の研究は，特定の科目や個別学習者の学習活動に着目し，詳細な活動分析や学修成果との関係分析を行うものが主流である．そのため，科目間の関係や接続性に対する研究は少なく，ラーニングアナリティクスの成果を科目横断的あるいは長期に渡って各ステークホルダーに提供するには課題が残っている．そこで，教学マネジメント分野においてカリキュラムの設計や評価に用いられるカリキュラムマップの概念と，教育・学習活動の数値化や改善のフィードバックループを実現するラーニングアナリティクス（学習分析）を融合し，カリキュラム設計者，教師，学生など各ステークホルダーがそれぞれの立場でカリキュラムポリシーと現場の教育・学習を結び付けて，カリキュラム，教育手法，学習活動の計画，省察，改善の各種活動を行うことを支援する「PAnoramic Learning Map: PALM（眺望学習マップ）」システムの開発と評価を行う．
2023年度は，眺望学習マップに登録される科目群の関係を数値化する方法について研究を継続した．具体的には，シラバスに登録されている各科目の情報量の不均一さに起因する科目間類似度計算の際の精度低下を抑制するために，シラバス登録情報に対して生成AIを利用することで，全対象科目で同等規模の情報量になるように科目の説明情報を調整する方法を開発した．また，科目内の学習トピック間の類似性についても数値化する方法も開発し，眺望学習マップで提示する情報の正確性を向上させることにつながった．
|
| 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
研究計画にあげていた分析手法やWebシステムの開発は順調に進んでおり，当初の計画には挙げていなかった生成AIとの連携方法についても研究が進んでいるため．
|
| 今後の研究の推進方策 |
引き続き，研究計画に沿ってシステム開発と評価を継続する．
|
