| 研究課題/領域番号 |
23K02715
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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09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 公立諏訪東京理科大学 |
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研究代表者 |
尾崎 剛 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 准教授 (80712158)
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| 研究分担者 |
広瀬 啓雄 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 教授 (50228839)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | プログラミング教育 / 個別最適化 / 学習分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、小学校におけるプログラミング教育における個別最適化学習の実現に向け、生徒の学習状況を自動的に収集・分析し教員・生徒にフィードバックを行うことで、適切なプログラミング学習を可能とするシステムの構築を目的とする。この研究目的の達成のために、３年間の研究期間で以下の３つの研究、実証実験を行う。
1.Scratchプログラムの自動採点およびフィードバック機能の構築
2.プログラミング課題と解説の個別最適化された提示方法の確立
3.個別学習状況の把握のためのプログラミング学習編集履歴取得システムの構築
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| 研究実績の概要 |
本研究は、小学校におけるプログラミング教育における個別最適化学習の実現に向け、生徒の学習状況を自動的に収集・分析し教員・生徒にフィードバックを行うことで、適切なプログラミング学習を可能とするシステムの構築することが目的である。研究初年度では、Scratchサーバを拡張して、問題の表示と正誤判定を通した個別最適化学習を行うScratchドリルシステムの開発を行った。
問題の作成にあたって、小学校のカリキュラムから小学生が各学年で学ぶべきプログラミング要素を抽出し、各要素とScratchブロックとの関係を考慮しながら整理した。ここで整理したプログラミング要素を学ぶための問題を作成した。問題は各Scratchブロックの機能を確認する所から、ソートなどのアルゴリズムの理解を目的とした応用問題まで6段階に設定した。
さらに、上記の問題に対してScratchで作成された解答プログラムを解析し、模範解答と一致するかどうかで正誤判定を行う機能を開発した。問題で求める動きを実現するためのプログラムは複数の解答が考えられるが、本研究では解答プログラムを縮約し、模範解答と比較することで正しく正誤判定を行うプログラムを開発した。
個別最適化学習への取り組みとして、問題の解説提示方法についての検討を行った。プログラミング的思考の修得を狙いとし、分解、抽象化、組み合わせ、一般化の4つの観点から解説を行う機能を構築した。
研究実施の初期段階では、Scratchの拡張機能としてこれらの機能を追加する予定であったが、この方法では作成できない問題があることがわかり、現在Scratchドリルサーバに正誤判定機能を搭載するようシステム改修を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
プログラムの自動採点機能、解説表示機能については概ね計画通り研究が進んでいるが、成果の発表については遅れている。
計画段階では、採点方法について3種類の方法を試す予定であったが、それぞれの特徴から縮約後のプログラムの一致による採点が適当であることがわかった。現在システムの改修中であり、採点機能の移行は概ね完成している。今後、システムの有効性を確認すべく、教育委員会や近隣小学校の教諭とも打ち合わせを行い、実践検証を進める予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
システム改修を完了させ、プログラムの自動採点機能及び解説表示機能を備えたScratchドリルシステムを完成させる。また小学生が本システムを用いて学習をする際の学習行動を記録する機能を追加する。これらの機能が有効に動くかどうかを検証するために、まずは少人数での実用試験を行い、その後近隣小学校の協力の下、ドリルシステムを用いた学習についての検証を行う。
これまでに作成した自動採点機能など について、日本教育工学会、教育システム情報学会、情報処理学会などで報告し、さらに良い学習システムとするためのアドバイスをもらうことによりさらに改良を進める。またドリルシステムの学習効果を検証した結果を論文として投稿するための準備を進める。
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