| 研究課題/領域番号 |
25282061
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 秋田県立大学 |
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研究代表者 |
岡崎 弘信 秋田県立大学, 総合科学教育研究センター, 教授 (80405084)
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| 研究分担者 |
稲川 敬介 秋田県立大学, システム科学技術学部, 助教 (50410759)
福田 衣里 中国学園大学, 公私立大学の部局等, 講師(移行) (50617488)
岩崎 彰典 岡山理科大学, 付置研究所, 准教授 (60258209)
橋本 信一 電気通信大学, 情報理工学域, 特任准教授 (60350500)
C Burrows 中国学園大学, 公私立大学の部局等, 准教授(移行) (70454858)
木戸 和彦 環太平洋大学, 次世代教育学部, 准教授 (80599184)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2015年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2014年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2013年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | e-ラーニング / 教育工学 |
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| 研究成果の概要 |
リーディングが弱い者もあれば語彙面に弱点がある者もいる、また基本的な音さえ聞き取れない者など、学習者個々の英語力は千差万別であり、TOEIC 等客観テストの点数がわかってもその改善方法が判然としないのでは、学習者にとって幸せなことではない。このようなことを改善するために、本研究では二つの工学的手法、オペレーションズ・リサーチ（OR）の最適化手法、およびニューラルネットワークを利用したカオス的時系列の短期予測の手法を取り入れ、双方ともにシュミレーションモデルを完成させ、すでに特許出願済みである。さらにe-ランニングプログラムの開発も実用的な形となり、実際の教育現場での利用も開始されている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
中教審答申、「学士課程教育の構築に向けて」が発表されて以降、多くの高等教育機関で「学習成果（ラーニング・アウトカム）」をいかに示すかが検討され、学修e-ポートフォリオなどが導入されつつある。現時点での課題は、「学修過程を含めて到達度を評価し、次に取り組むべき課題をみつけてステップアップを図るという、学生自身の自己省察を可能とすること（答申の用語解説）」という理想をいかに実現するのかである。我々が新たに構築を目指している「教育カルテ」は、個々の学習者に対して最も効果的な学習ルートと期待値を提示する仕組みである。質の保証が求められる時代において、非常に意義深いものであると我々は考えている。
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