| 研究課題/領域番号 |
26730171
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
長谷川 理 信州大学, 学術研究院工学系, 助教 (30647102)
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| 研究協力者 |
小松川 浩 千歳科学技術大学, 光科学研究科, 教授 (10305956)
今井 順一 千歳科学技術大学, 光科学研究科, 准教授 (60458148)
不破 泰 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (00165507)
新村 正明 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (20345755)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2014年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 学修行動分析 / データマイニング / eラーニング / ブレンディッドラーニング / 学習行動分析 / クラスタリング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，成績不振となってしまう可能性がある学生を早期に発見することを目的とし，クラスタリングによるLMSにアクセスログの特徴分析を行った．クラスタリングは授業の開始直後，中間，終了時の3段階のデータでそれぞれ行った．中間および終了時のデータにおいて，成績不振者に共通する特徴を確認することができたことから，授業のできるだけ早い段階で成績不振に繋がる何らかの傾向を確認することが可能であることがわかった．また，上記の結果に基づき，クラスタリングによって生成されたそれぞれのクラスターの特徴に着目し，成績不振者を早期に発見するためのルールの検討を行った．
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