| 研究課題/領域番号 |
18K00873
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| 研究機関 | 前橋工科大学 |
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研究代表者 |
原島 秀人 前橋工科大学, 工学部, 教授 (30238175)
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| 研究分担者 |
ローソン トム 長崎国際大学, 人間社会学部, 准教授 (40645157)
淺田 義和 自治医科大学, 医学部, 准教授 (10582588)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | Moodle / ラーニング・アナリティクス / 学修履歴 / 学修データ / 外国語学習 |
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| 研究実績の概要 |
初年度は各自がMoodleを使い、そのアナリティクス機能であるReportsと外部のプラグインであるAnalytics GraphやForum Graphなどを使用して学修データの可視化を試み、またそれらをより汎用性の高い有償のアナリティクスツールであるIntelliboardなどと比較した。次年度にはConfigurable Reportsというプラグインを使い、必要なデータだけにフォーカスを当てて可視化して分析する手法を生み出した。翌年はコロナ感染の影響をまともに受けた年となり、オンライン学修が主流となったため、アナリティクス分析はアクセスログに焦点を当てた。Matomoをサーバーにインストールし、Moodleと連携させることにより、学生のアクセス場所、デバイス、アクセスページや時間などが詳細に検知できた。更に翌年はGismoやLearning Analytics Enriched Rubricを使用し、コース内での学生同志の協働とコミュニケーションのレベルを数値化する試みを行った。またH5Pを用いたブランチングシナリオクイズで学生がゴールに至るまでにどの様な経路を辿ったのか追跡する試みも行った。最終年度はFormative Analytics、すなわち形成的アナリティクスに焦点を当てた研究を行った。過去の学修データを分析して振り返りをするのではなく、現在のデータを学修者自らが観察・分析して次の学修行動に生かす、というものである。これを英語発音の訓練に当てはめ、AIによる発音分析データを元に学生自ら発音改善に取り組む指導を行った。最後にMoodleMoot2023国際大会に於いて海外のオープンユニバーシティでのラーニングアナリティクスに関する研究者約20名を招き、ラーニングアナリティクスのストリーム発表を二日間に渡って企画し、我々がその先陣を切って成果を発表した。
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