| 研究課題/領域番号 |
22K20246
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0109:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
堀越 泉 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教 (00945074)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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 / 学習分析 / 相互評価 / 授業改善 / xAPI / Learning Analyrics / 行動分析 / 形成的評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年の学習観の変化、オンライン学習の普及などを背景として、相互評価はますます重要視されている。一方で、学習者による相互評価は信頼性・妥当性が懸念され、適切な相互評価を実施するための授業・指導改善が求められてきた。 一方、Learning Analytics分野では、多様な学習活動のログが蓄積され始めている。そこで本研究では、相互評価活動と他の学習ログを合わせて分析・比較することにより、評価行動に影響を与える要因を解明し、授業・指導改善のためのフィードバックを提供することを目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、相互評価活動と他の学習ログを合わせて分析・比較することにより、評価行動に影響を与える要因を解明し、授業・指導改善のためのフィードバックを提供することを目指した。研究目的の達成のため、２年目は、相互評価ログとその他の学習ログの比較分析、 その知見を元にした授業・指導改善の検討と実施、システムへの実装を行い、効果検証のための実験を行うことが目標であった。具体的には、まず相互評価ログと比較するためのその他の学習行動について、さまざまなツールが生成する学習ログを横断して分析するため、学習ログデータ自体の標準仕様をもとにした詳細仕様設計と準拠作業を行った。また、このデータを用いてツール横断の分析を行い、相互評価を含む学習活動全体のデータを統合的に分析・可視化する手法を開発した。この結果は国際会議に報告し、また国際誌に投稿中である。
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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
本研究課題は当初２年間の計画であったが、データの標準仕様準拠作業およびその実装に時間を要したため、１年間の延長を申請した。ただし、計画した作業自体には大きな問題はないため、3年目に2年目に計画していた課題を実施する予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
３年目は２年目に計画していた相互評価活動と他の学習ログを合わせた分析・比較、評価行動に影響を与える要因の解明、授業・指導改善のためのフィードバックの提供を行い、研究目標を達成する。具体的には、まず２年目に開発した学習活動全体のデータを統合的に分析・可視化する手法を用いて、相互評価活動と授業中の行動から特徴量を抽出して分析し、評価行動に影響を与える要因を明らかにする。その知見を元にした授業・指導改善の検討と実施、システムへの実装を行い、効果検証のための実験を行う。さらに成果整理を整理して、国際会議および国際誌へ投稿し、まとめを行う。
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