| 研究課題/領域番号 |
23K22311
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01040 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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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 | 東京学芸大学 (2024)
東北大学 (2022-2023) |
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研究代表者 |
堀田 龍也 東京学芸大学, 教職大学院, 教授 (50247508)
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| 研究分担者 |
高橋 純 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (10310757)
大久保 紀一朗 京都教育大学, 教育創生リージョナルセンター機構, 講師 (00965535)
中尾 教子 神奈川工科大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (80886739)
渡邉 光浩 南九州大学, 人間発達学部, 准教授 (10823685)
佐藤 和紀 信州大学, 学術研究院教育学系, 准教授 (30802988)
三井 一希 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (70880102)
八木澤 史子 千葉大学, 教育学部, 助教 (70965342)
山本 朋弘 中村学園大学, 教育学部, 教授 (40772843)
長濱 澄 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50779270)
川田 拓 東北大学, 情報科学研究科, 特任助教 (10907455)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)
2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | 自己調整学習 / データ駆動型教育 / 学習ログ / 情報サマライズ / 家庭連携 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，自己調整学習の能力が十分に成熟できていない初等中等教育段階の児童生徒に対して個別最適な教育を真に実現するために，データ駆動型教育の観点から，①：児童生徒に学習リフレクションを促す学習データ提供手法，②：教員に学習状況を適切に可視化する学習データサマライズ手法，③：保護者に学習状況を適切に共有する学習データ連携手法の3つの柱を立てて研究を進めている。
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| 研究実績の概要 |
本研究では，自己調整学習の能力が十分に成熟できていない初等中等教育段階の児童生徒に対して個別最適な教育を真に実現するために，①学習データを自己調整学習につながるリフレクションが促されるように児童生徒に情報提供することのみならず，②教員が学習者の学習状況を適切に把握し最適な個別の学習支援を行うことと，③保護者がこれらの対応について理解し学校に協力できるための情報共有を行うことが不可欠であると考え，データ駆動型教育の観点から，①：児童生徒に学習リフレクションを促す学習データ提供手法，②：教員に学習状況を適切に可視する学習データサマライズ手法，③：保護者に学習状況を適切に共有する学習データ連携手法の3つの柱を立てて研究を進めている。
1年次（2022年度）においては，1人1台の情報端末やクラウドの利活用の程度と児童生徒の情報活用能力の程度の把握，その関係の検討や，これに対する教師の手立て，教員研修等との関係について検討を行った。これに関わる研究発表および査読論文等を発表した。2年次（2023年度）においては，ダッシュボードの指標や学習データサマライズ手法，保護者と学校の学習データ連携を促すための手法について検討を進めた。
そのためにこれまで通り広く各分担者による個別研究を進めるほか，学校現場の実状についてヒアリング等を繰り返し，何がボトルネックになっているかについての検討を重ねる。並行して，文部科学省や中央教育審議会等の教育政策の関係者とも連携し，研究成果の社会実装に向けた取り組みも行う。
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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
1年次（2022年度）については，発達段階に対応づけた自己調整学習の能力育成の方法に関する理論のレビュー，先行研究の把握を行った。また，学習データのサマライズについて，先行するダッシュボードの事例等について調査を行った。さらに，家庭学習に情報端末を用いている事例についての整理を行った。以上，1年次で想定していた各論部分の調査についてはほぼ見通しがついている。
2年次（2023年度）については，1人1台の情報端末の利活用の程度との関係や，児童生徒の情報活用能力の発達との関係について検討した。普段の学校生活で取得されるさまざまな学習情報や計画されたカリキュラムの進捗情報等の学習データの先行例を把握し，これらを組み合わせる手法を検討した。学校と家庭で流通している情報について，および端末持ち帰りによる家庭学習の事例等について整理した。
以上，2年次で想定していた各論部分の調査についてはほぼ見通しがついている。
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| 今後の研究の推進方策 |
3年次（2024年度）および4年次（2025年度）については，1年次（2022年度）と2年次（2023年度）の進捗を踏まえ，以下のように研究を進める予定である。
研究の柱①：児童生徒に学習リフレクションを促す学習データ提供手法においては，自己調整学習の能力育成の方法に関する理論の整理や発達段階との対応づけを進めている。2年次までに，1人1台の情報端末の利活用の程度との関係や，児童生徒の情報活用能力の発達との関係について検討した。3年次については，学習リフレクションのためのダッシュボードの指標とUIについてさらに検討を進める。4年次は，ダッシュボードの使い勝手について検討する。
研究の柱②：教員に学習状況を適切に可視する学習データサマライズ手法においては，2年次までに，普段の学校生活で取得されるさまざまな学習情報や計画されたカリキュラムの進捗情報等の学習データの先行例を把握し，これらを組み合わせる手法を検討した。3年次については，学習者集団の学習状況を教員に適切に可視化し学習支援を促すための学習データサマライズ手法を，4年次については，これらのデータと教師の授業中の意思決定や授業設計および再設計との関係について検討を進めていく。
研究の柱③：保護者に学習状況を適切に共有する学習データ連携手法においては，2年次までに，学校と家庭で流通している情報について検討した。また，端末持ち帰りによる家庭学習の事例等について整理した。3年次は，これらをデータ駆動にする仕組みの検討を，4年次については，保護者と学校の学習データ連携を促すための手法について検討する。
それぞれの柱の研究を推進するために，コロナ禍への配慮で2年次までに十分に対応できなかった，データ駆動型教育が日本より進んでいる海外の学校を訪問し，実地調査を行う予定である。
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