学習者を理解し導くことができる学習支援アルゴリズムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K15209
• 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62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 谷口 雄太 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (20747125)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: プログラミング学習 / 学習支援アルゴリズム / 学習者誘導 / 学習支援

研究開始時の研究の概要

学習者の活動から学習者の理解度やスキル、解答の意図などを推定する技術の開発と、推定結果をもとに学習者の理解や解答をより良いものへと導くためのフィードバック手法の開発を行う。また、実際の授業を通じて枠組みの有効性を評価する。

研究実績の概要

本研究の目的は、理解度や意図などの学習者の内的状態を学習ログから推定した上で、困っている学習者を適切な方法で成功へと機械的に導くためのアルゴリズムについて確立することである。教師のように学習者のことを理解し、課題についても理解した上で、適切な方法で学習者を導くには学習の状況についての包括的な理解が不可欠である。また、教師でも把握できないような、一連の学習活動を含めて理解することができれば、従来教師が実現できなかった、より高次の支援が実現できる可能性がある。そのような支援を実現するための諸々の手法について研究開発を進める。
学習状況は主に、課題、学習者、解答、活動履歴、といった要素から構成されると考えられ、これらをそれぞれ理解することから始める必要がある。それにより、どんな課題を、学習者はどのように解こうとしているのか、という2点について把握しておくことが重要である。課題が学習者に求める能力や機能を正確に知らなければ、学習者をどこへ導けばよいか分からず、学習者がどのように解こうとしてるのか把握していなければ、天下り的な指導をすることしかできない。
そこで、本年度は課題について分析するための手法と学習者の解き方を分析する手法について研究を進めた。課題とソースコードの関係性を利用して、課題を特徴づける方法により課題分析を行う手法について開発を進めた。また学習者の意図をソースコードの書き進め方から推定する方法により、学習者の内的状態を分析する手法について開発を進めた。

現在までの達成度

4: 遅れている

理由

本研究では、どんな課題を、学習者はどのように解こうとしているのか、という2点についてを分析する手法を開発する必要があるが、これらを行うための既存技術の検証とその改良に時間を要している。
ソースコードの書き進め方は想像以上に学習者依存な部分が多く、これを定量的に扱うための手法開発に苦労している。
また、課題をよりよく理解するための分析では、課題の特徴のモデル化のための手法検討と開発が遅れている。

今後の研究の推進方策

次年度も継続して両手法の開発を行い、プロトタイプの開発完了を目指す。また開発したプロトタイプを最終的なアルゴリズムの中で具体的にどのように用いるのかの検討を行い、可能であれば試験的にでも一部の機能を実現したいと考えている。