研究課題/領域番号 |
16H03082
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研究機関 | 首都大学東京 |
研究代表者 |
松田 岳士 首都大学東京, 大学教育センター, 教授 (90406835)
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研究分担者 |
近藤 伸彦 首都大学東京, 大学教育センター, 准教授 (10534612)
重田 勝介 北海道大学, 情報基盤センター, 准教授 (40451900)
渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 准教授 (50570090)
加藤 浩 放送大学, 教養学部, 教授 (80332146)
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研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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キーワード | 自己管理学習レディネス / 教学IRデータ / アカデミックな意志決定 / 数理モデル |
研究実績の概要 |
本研究は,教学IR情報を用いた学生支援を目的として,大学生活を通じて学生が直面する具体的かつ真正性のあるアカデミックな意志決定場面に注目し,判断に必要な情報を直接学生に提供するシステム,Decision Support with IR(以下DSIR)を開発・評価するものである.2018年度(平成30年度)は、前年度までに開発した数理モデルによる学生と科目のマッチング機能を備えるDSIRの英語版および改善版を開発し,ユーザビリティ評価をした. 主な改善点として,DSIRの長期使用を想定したリフレクション機能「振り返りモード」を開発,実装した.同モードによって,ユーザ学生は任意の時点で,自己管理学習レディネススケールを測定するアンケートに回答ができるほか,自ら入力した今期の目標の達成度,任意の履修選択科目に対するテキストコメント,各履修科目とSDLRS因子の関連の程度などを入力できる.これらユーザ学生のリフレクションデータおよびコメントは保存され,他の学生に対して表示される.本研究では,大学における科目選択や授業時間外学習の多くが,学生の自己管理学習(Self-Directed Learning)として展開されていることに注目し,学生を中心としたIRサイクルを想定しているため,振り返りモードの実装によって,このサイクルが完成することになる. また,この改善版DSIRに対する評価として,少数の学生による試用が行われ,表示内容の有効性やインターフェースの使い易さが高く評価された.さらに,表示されるデータの参考度合いや入力するデータのパターンから学生のタイプ分けが可能であることが示唆された.
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現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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