| 研究課題/領域番号 |
60580244
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
科学教育
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| 研究機関 | 大分大学 |
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研究代表者 |
村井 護晏 大分大, 教育学部, 助教授 (70040730)
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| 研究分担者 |
柳井 智彦 大分大学, 教育学部, 助教授 (60136025)
榊原 典子 大分大学, 教育学部, 講師 (90141473)
山木 朝彦 大分大学, 教育学部, 講師 (20158083)
冨田 礼志 大分大学, 教育学部, 助教授 (60145349)
松本 正 大分大学, 教育学部, 講師 (50145348)
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| 研究期間 (年度) |
1985 – 1986
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| 研究課題ステータス |
完了 (1986年度)
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| 配分額 *注記 |
1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
1986年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
1985年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | CAI / コースウェア / 因子分析 / ISM法 / 教材研究 |
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| 研究概要 |
今日的段階として実用化されているCAIにおいては、そのコース決定の方法は、研究段階でのものは別として、スキナー型の単線型、クラウダ型の分岐型を問わず固定されたものになっている。つまり、たとえ分岐型であったとしても、それはプログラム作製者が予想するいく通りかの分岐を学習者は単純になぞっていくというものである。このことは、この方法でのCAIではプログラム作製者のその教材に関する教授能力以上のものを期待することができないということを意味する。さらに固定型である限り、すべての個人差に対処しうるシステムを書きうることをソフトウェアのサイズからいっても原理的に不可能であるだろう。そこで、知的なCAIの研究が大いに研究されている。しかし、この場合解答を得るまでの副手続きが非常にはっきりしている場合にはかなり成功しているように思えるが、それがはっきりしない場合が現実的には多い。そこで、これにかわるいき方として、現象論的に、つまり個人コース決定の方法を集団データの中で位置づけることによって、適確な学習コースをつくりえないかということであり、本報告は、その研究結果である。
集団データの中に個人のデータを位置づけ、有意味な情報を得ることを考えた時、多くの試みの中で、多変量解析的アプローチが有効であることが結論できた。この場合、絵画鑑賞のような情意面を含む場合は因子分析的手法が直接使用することができることを示せた。また知的な面を含む末学習の教材の場合には子供データそのものには偏りは少なく、教授者のもつ教材の論理と集団データの中からみた学習者の教材に対してもつイメージとの相互作用の中で学習者のコースを決定していく必要がある。その学習者のコース決定のアルゴリズムについていくつかの観点から検討し、有意な知見を得た。
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