| 研究課題/領域番号 |
23K11364
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
羽山 徹彩 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (00432138)
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| 研究分担者 |
大島 心平 小山工業高等専門学校, 電気電子創造工学科, 准教授 (60608230)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | eラーニングシステム / 思考支援ツール / eラーニング / 自己学習能力 / 学習データ分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題ではオンライン講義で成果を挙げている優良な学習者の受講中の思考過程を分析することで，受講しながら自己学習能力を育成する学習方策指導モデルの開発を目的とする．それをeラーニングが不得意な学習者に段階的に適用することで，自己学習能力を習得する足場がけとなり，eラーニングへの適合性向上が期待される．
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| 研究実績の概要 |
受動的な学びとなり易いオンライン講義では，自己学習能力の低い学習者がeラーニング コースをドロップアウトする傾向が高い．本研究課題ではオンライン講義で成果を挙げている優良な学習者の受講中の思考過程を分析することで，受講しながら自己学習能力を育成する学習方策指導モデルの開発を目的とする．自己学習能力を育成する学習方策指導モデルは，優良な学習者が講義内容の理解を深めるための典型的な思考法を体現させる教示ルールである．それをeラーニングが 不得意な学習者に段階的に適用することで，自己学習能力を習得する足場がけとなり，eラーニングへの適合性向上とドロップアウト率の低下が期待される．令和5年度では，オンライン受講中の学習者の思考過程を取得するインタフェー スの開発を実施した．オンライン受講中の学習者が，講義内容のキーワードを他の情報を関連付けて理解しようとしたり，何度も動画を見返したり，と理解を深めるための思考行為に着目し，その内容と操作をシステム履歴として，データ収集できるようなeラーニングシステムを実装した．実装システムは，講義動画を視聴しながら，講義内容を記録し，比較や関連付けや講義動画との連携が容易な，コンセプトマップに基づくインタフェースであり，コンセプトマップをもとに各ラベルを自動的に穴抜きにし，学習者が回答していくことで，その講義内容の理解やそれを深めるための行為を記録することができる．その過程で，システム設計，データベース設計，およびインタフェース設計にも取り組んだ．
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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
当初の計画通り，システム設計し実装することができたため
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の計画としては，受講中の学習者の「思考過程データ，学習履歴データ，学習成績データ」から模範的な思考方策を与える指導モデルの開発に取り組む．オンライン受講中の学習者に対し，効果的に学ぶための思考方策を体現させるために，実際のeラーニング授業を通して得られた学習データから，模範的な学習者の思考過程パターンを抽出し，思考方策指導モデルを開発する．そのために，これまで開発してきたシステムを，被験者を雇用した実験，および実際のeラーニング授業に導入することで，学習者の思考過程データ，学習履歴データ，学習成績データを収集する．そして，それら学習データをもとに成績の優良な学習者グループとそうでないグループの特徴的な思考過程のパターンを統計的手法で抽出し，学習単元ごとの思考過程パ ターンを集積した指導モデルを開発する．
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