| 研究課題/領域番号 |
23501157
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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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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
多川 孝央 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 助教 (70304764)
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| 研究分担者 |
安武 公一 広島大学, 社会科学研究科, 准教授 (80253664)
山川 修 福井県立大学, 学術教養センター, 教授 (90230325)
隅谷 孝洋 広島大学, 情報メディア教育研究センター, 准教授 (90231381)
井上 仁 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (70232552)
安武 公一 広島大学, 社会(科)学研究科, 講師 (80263664)
井上 仁 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (70232551)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2012年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2011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 | 学習履歴分析 / ネットワーク分析 / 学習支援システム / ソーシャル・キャピタル / 学習コミュニティ / ウェアラブルセンサ / ラーニング・アナリティクス / 学習履歴情報 / 可視化 |
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| 研究成果の概要 |
集団における学習が個人の学習を支援する効果を把握する方法について、主に大学のSNSから抽出したコミュニケーション履歴の分析にもとづいて提案した。複雑ネットワーク分析におけるコミュニティ抽出という手法から学習者の集団内集団を抽出し、その部分ネットワークに対して学習者に対応するノードの持つネットワーク指標を計算することにより、学習者が周囲のコミュニケーションに期待できる学習支援効果を推測することが可能である。
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