個別化された問題推薦と学びの過程の可視化による自学自習支援

• 研究課題/領域番号: 24K20905
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 立命館大学
• 研究代表者: 槇原 絵里奈 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (90822875)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: プログラミング教育支援 / 教育支援システム / 可視化 / 自動化

研究開始時の研究の概要

適応学習とは、学習者の学習履歴より学習者の理解度や躓きを計算し、個人に対し最適な学習コンテンツを自動で提供する教育形態を指す。本研究では個別最適化された学習コンテンツの提供および、学習履歴を可視化することで、プログラミング学習の適応学習化を支援する。学習コンテンツとしてオンラインジャッジシステム(OJS)の問題を採用する。既存のOJSの問題を分析し、問題間の関係性を調査する。関係性が分かることで、学習者の理解度に応じた問題推薦や、解けなかった問題が将来的に解けるような問題選択の道筋を提示できる。学習者の学びの過程を可視化することで、学習者のメタ認知を支援し学習に対するモチベーション維持を狙う。