| 研究課題/領域番号 |
24K21478
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 愛知教育大学 |
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研究代表者 |
野崎 浩成 愛知教育大学, 教育学部, 教授 (80275148)
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| 研究分担者 |
横山 詔一 大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所, 研究系, 名誉教授 (60182713)
田中 佳子 日本工業大学, 共通教育学群, 准教授 (10406423)
小山 義徳 千葉大学, 教育学部, 准教授 (90546988)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 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 |
6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | プログラミング教育 / 学習の転移 / 個別最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，生成AIを用いて，プログラミング能力を育成するためのICT学習環境を整備し，プログラミング言語の「学習の転移」を促す方策を考案する。①学習者特性や理解状況に合わせた「個別最適化した学び」を実現する。②プログラミング能力（テストで測りにくい力）の学習到達度を可視化する。これにより，教師と学習者が予め評価軸を共有し，その到達目標を意識化して学ぶことができる。③学習者が自己の到達度を客観的に把握する（メタ認知を促す）ことで，自己調整型の主体的・対話的深い学びを実現できる。④学習の転移の有無を検証することで，本研究の有効性と妥当性を検証する。
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