| 研究課題/領域番号 |
16K16171
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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, 学術研究院総合人間科学系, 助教 (30647102)
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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 | eラーニング / ラーニングアナリティクス / ブレンディッドラーニング |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，LMS（Learning Management System）をはじめとするICT教育支援システムの学生の利用履歴から，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ためのシステムを確立することを目的とした研究を行ってきた．その上で本年度は，学生への学修支援の精度や機会を増やす事を目指し，教員に対して授業改善に繋がる情報としてどのようなものを提供することができるかの検討を行った．
アクセスログのクラスタリング結果を可視化することで，授業回毎の特徴を視覚的に捉えることができ，本研究で利用したクラスタリング手法は授業構成へのフィードバックという点でも有効である可能性が示唆されたと考える．
今後は，生成されたクラスターのさらなる分析を行い，また，まだ分析に利用していないアクセスログについても調査し，より多角的に授業構成のフィードバックが行えるよう研究継続していく．さらに，成績が優秀な学生が凝集するクラスターの特徴を分析することで，支援が必要な学生に対し有効な教材を推薦することや，学修活動に参考となる情報を提供することについても検討していく．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
（課題0）成績不振者の早期発見機能の改良
（課題1）学生への学修支援と教材推薦
（課題2）教員への学生支援や授業改善に繋がる情報の提供
当初の計画では課題0→1→2の順番で取り組む予定であったが，ベースとなるCIST-Solomonのシステム構成の変更や授業カリキュラムの変更に伴い，課題1にスムーズに取り組むことが困難だったため，課題2について先に研究を進めた．課題への取り組みへの順番の変更もあったため「やや遅れている」との判断とした．
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| 今後の研究の推進方策 |
（課題0）成績不振者の早期発見機能の改良
（課題1）学生への学修支援と教材推薦
（課題2）教員への学生支援や授業改善に繋がる情報の提供
（課題0,1,2）のうち，（課題1）の特に教材推薦機能を開発する．研究代表者は，これまでコース学習と連携した教材推薦に関する研究を行ってきた．次年度は，これらの知見をもとに，より高度かつ有効性の高い教材推薦機能の開発を行う．具体的には，学習者個人の学習状況だけではなく，アクセスログのデータマイニングの結果（成績が良好な学生が凝集するクラスターとの取り組み状況の比較）から，自動的に教材を推薦する機能の開発を行う．
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