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本研究の初年度である本年度は、学習進度を把握する手法であるRule Space Method(RSM)の実際例への適用を考え、「総合基礎問題」を対象とした研究を遂行した。具体的な研究実績は以下の通りである。
1.適用対象とする試験の選定
大学入試センターで研究が続けられてきた「総合基礎問題」は高校段階の学習達成度を測ることを主目的に作成されており、用いられる単元もシンプルなものが多いので、学習進度を分析するのに適していると考えた。この問題は全国3ヶ所の大学でモニター調査を実施し、延べ1300名程の大学生からの項目反応が得られている。
2.問題分析の実施
総合基礎問題の「数学」で用いられている全57設問について問題分析を行い、また時には数学を専門とする者とも相談しながら、解答時に実行した計算手順や必要知識等を検討し、最終的に29個のAttributeを得た。
3.総合基礎試験へのRSMの適用
手始めにその中の「J冊子の大問1および大問2」に含まれる12個の設問について再度Attributeを精査し。RSMに適用した。その結果、当該の設問を解答した361名について、被験者毎の学習進度に応じた学習経路を把握することのできるKnowledge Stateの関係木を構成することができた。この関係木を用いることにより、個々の学習者に対して学習診断や学習指導を行うことができるだけでなく、指導者に対しては学習者集団の学習過程を明示することができ、双方にとって有益な情報となることが判った。
これら一連の研究活動においては、RSM提唱者であるProf.K.Tatsuoka(Columbia大学)と意見交換を行い、いくつかの貴重な助言を受けた。また、研究成果の一端は共同研究報告書として公表し、また、今後はこのテーマを取り扱った学会でも発表を行い同種のテーマを持った研究者と意見交換を行う予定である。
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