データサイエンス教育における質の高いオンラインテストを効率よく準備する手法の確立

• 研究課題/領域番号: 24K06280
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分09070:教育工学関連
• 研究機関: 信州大学
• 研究代表者: 平井 佑樹 信州大学, 学術研究院総合人間科学系, 准教授 (80640945)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: CBT（コンピュータ利用試験） / データサイエンス教育 / 科学教育 / 教育工学

研究開始時の研究の概要

信州大学では、全学必修科目「データサイエンスリテラシー」を開講し、オンラインテストで成績を評価している。しかし、適切な質の高いテスト問題を多く準備することが課題となっている。
本研究では、どのようにすれば短時間で質の高い問題を準備できるのか、その結果、履修者や担当教員はどのようなメリットを得られるのかを調査する。そのために、研究代表者らのこれまでの作問学習研究で得られた知見を活かし、履修者と協力してテスト問題を作成する演習を行うことで、履修者と教員の両方にとって有益となる仕組みを考案する。これにより、履修者や教員が得るメリットや、教員が短時間で質の高い問題を準備するための手法を明らかにする。