| 研究課題/領域番号 |
23K02733
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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 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
山本 光 横浜国立大学, 教育学部, 教授 (00293168)
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| 研究分担者 |
清水 優菜 国士舘大学, 文学部, 講師 (40910237)
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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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | データ分岐 / スモールデータ / ビックデータ / ICT活用 / GIGAスクール構想 / 教育データ分析 / ビッグデータ / 統計解析 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の「教育ビッグデータとスモールデータの関連調査手法の開発」では、令和2年度より実施されているGIGAスクール構想によって得られる児童生徒の行動履歴（以下、教育ビッグデータと呼ぶ）と、各学校で日々行われる教室での授業実践やその記録など（以下、教育スモールデータと呼ぶ）との関連を見出すための調査の手法を開発するものである。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、教育活動におけるビックデータ（サーバー上のログなど）と学校現場で実践される端末を利用した授業内容との関連を探ることがデータである。研究は主にビックデータに関するデータ処理および統計解析の部分と、スモールデータに関する学校現場での授業内容および端末の利用状況などの2つに大別される。
まず、初めにビックデータに関する研究では、Google Workspaceのログデータの分析および、統計手法の検討を実施した。データの分析にあたり、データの前処理に膨大な時間がかかることが予想され、大学院生と共に作業を行った。その成果はまだ公表するに値しない状況である。
次に、学校における教育実践についても同時に調査研究を行った。小学校でのタイピング処理や中学校での端末を利用した数学の授業、及び高等学校でのデータ分析に関する授業などの参観、データの収集を行った。その結果の一部を日本教育工学会等で発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
ビックデータについては、膨大なデータの処理するためのシステムを構築中である。
一方で、スモールデータについては、時間的な同期が必要であるため、学校との調整に時間がかかっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進方策は、ビックデータについてはログデータの解析方法の検討、Pythonでのプログラミングや、Rでの統計処理を想定している。スモールデータについては、引き続き学校現場でのデータ収集と教育実践とのすり合わせを行っていく。
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