| 研究課題/領域番号 |
24K16753
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
芦田 淳 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 特任研究員(常勤) (70983899)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | e-learning / 学習データ分析 / ラーニングアナリティクス / リフレクション支援 / 学習支援システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
昨今，e-Learningは一般的な教授手段であり，特に学習コンテンツをあらかじめアップロードし学生が視聴する動画視聴型の形態が広く用いられている.対面授業では，教授者は学習者の反応を受け取って，授業やコンテンツを洗練する活動を実施できるが，動画視聴型の形態では授業を実施しながら学生の反応を確認することができず，洗練活動は困難である.本研究では有用な振り返りの起点となる学習者の挙動を特定し，受講中の学習者の様子を録画した映像からそれらの特徴を自動的に検出する手法，学習者の特徴と学習コンテンツとの関係を明らかにする手法を提案する.これにより学習コンテンツの振り返るべき部分を特定することに繋がる.
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