学生モデリングを用いた学習行動予測による学習支援システムの構築

• 研究課題/領域番号: 23K17604
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分9:教育学およびその関連分野
• 研究機関: 木更津工業高等専門学校
• 研究代表者: 大枝 真一 木更津工業高等専門学校, 情報工学科, 教授 (80390417)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 教育データマイニング / Student Modeling / 潜在的スキル構造 / 初等プログラミング教育 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

学習管理システムの大規模ログデータを対象とした教育データマイニングの研究が注目されている． 研究代表者は解答などのログデータから学習者のスキル状態を推定する学生モデリングの研究を行ってきた． 本研究では，これを拡張し，学習者のモチベーションを予測する手法を開発する． これにより学習行動を予測し，学習者を早期に支援することが可能となる． プログラミング初学者はスキル習得状態の個人差が大きいため，授業理解度の低い学生を迅速に特定することが必要とされている． 本研究はプログラミング授業のログデータから学習行動を予測し，学習者の潜在的なモチベーションを推定し，学習者を支援するシステムの構築を試みる．