| 研究概要 |
e-Learningのようなネットワークを介した教授・学習環境では,教授者と学習者の面談が少ないため,教授者が学習者の理解状態を把握しづらい傾向ある。本研究では,従来行ってきたe-Learning支援技術に関する研究を発展させ,教授者が学習者の理解状態をリアルタイムに把握してフィードバックが行えるようなe-Learning支援システムを開発し,その操作性,利便性,有効性を明らかにして学習者一人一人の理解状態に適応した効果的な教授戦略の実現にある。本年度は,この研究(2ヶ年計画)の第2年度(最終年度)に当たるもので,研究実績は以下のとおりである。
(1)統計的分析手法に関する研究成果を基に関連構造モデルを構築し,関連構造描画機構で出力された知識の構造と,本モデルとの比較によって理解状態が解析できる理解状態解析機構を設計し,Linuxサーバーに実装した。
(2)Linuxサーバーマシンに実装したテスト機構,順序関係解析機構,関連構造描画機構,理解状態解析機構の結合テストを行い,e-Learning支援に関する操作性,利便性,有用性などの機能を評価した。その結果,本システムは結果がテスト問題に依存するが,テスト問題が作成できれば適用領域を広げることは容易であると考えられる。
(3)本システムの評価実験を行い,その解析結果と従来のe-Learningにおける知見との比較などによって,e-Learningにおける本システムの支援効果を評価した。その結果,テスト問題と関連構造描画モデル構築において,専攻領域の異なる被験者グループ問の理解状態に有意な差が生じていることが確認できた。これより学習者の理解状態が教材に影響されることが考えられたので,効率的で効果的なe-Learningシステムを実現するため,学習者の理解状態と教材の関連について研究を進める予定である。
これら成果については,e-Learningが導入された教育現場への還元も含めて,国内の学会および国際会議において発表した。
|
