| 研究課題/領域番号 |
18K02865
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| 研究機関 | 自治医科大学 |
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研究代表者 |
淺田 義和 自治医科大学, 医学部, 准教授 (10582588)
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| 研究分担者 |
山邉 昭則 自治医科大学, 医学部, 准教授 (70533933)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 教学IR / 医学教育 / LMS / Moodle / 医学教育分野別評価 / 学習分析 |
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| 研究実績の概要 |
新型コロナウイルス感染症対策としての教育環境整備・改善を対応するにあたり、研究自体に対する大きな進捗がなかったこともあり、延長期間としての申請を行った。特にMoodleのデータベースモジュールを活用した教育実践やデータ収集については年度内で種々の運用を行ったこともあり、研究成果として整理を進めている。一方、最終的な論文として整理するにあたって若干のスケジュールの遅れがみられたため、学会発表と合わせて論文執筆・出版のための期間として最終延長を申請した。
研究費にて導入したMoodleのプラグインにより、特にSQLを利用したデータの整理・解析は行いやすくなったが、一方で可視化、および学内の教職員に対する共有方法などには課題も残っており、可能な範囲で最終年度の研究の中に対応方策を取り入れたいと考えている。具体的な方策として、BIツールによる可視化結果をMoodle内のみで閲覧できるようにするなどの対応をとることで、セキュリティ面と活用面とを担保できるような方策を検討する必要があると考えている。
教学IRに関連して、医学教育においては医学教育分野別評価が着目されやすい。この医学教育分野別評価に関しては、2巡目が実施された大学も複数存在しているが、その中でも教学IRに関連する部分での「部分的適合」評価となったケースが多数見られていた。このことからも。教学IRとしてのデータ整理・解析を適切に実施するにあたり、（1）データの収集（2）データの整理（3）データの解析（4）データの可視化（5）データの共有・活用 といったステップを確実に実施できるような仕組みを整えることが求められることが明らかとなった。
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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
Moodleのログデータをいかに教学IRや学修分析に落とし込むかという点については実践を含めた進捗があるが、一方で内容の公開については学会発表にとどまっており、最終的な論文としての報告などは実施できていない。このため、やや送れているという評価とした。
なお、2022年度末より話題となった生成系AI（Generative AI）に関しても教学IRや学修分析に応用するための事例が検討されている。期間を延長したことに合わせ、可能な範囲で研究成果に取り入れることを検討する。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終的な研究成果を論文としてまとめることに加え、データ解析の方法や具体的なSQLデータなどを公開するためのWebサイトないしGitHubなどを用意することを検討する。
また、特にオンラインでの学会については最新の情報収集や研究成果の紹介を行うため、積極的な参加・発表などを検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究の遅延により、論文の英文校正や出版に関して年度内で完了することが困難と考えられたため、延長年度の研究予定とした。年度内の前半にて論文の執筆、中盤にて英文校正および投稿を行い、査読結果に対する対応を含めて年度末までの完遂を目指す。今年度使用額は主に英文校正や投稿費用を充填するために用いる。
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| 備考 |
Githubにて公開設定としている、Moodleのデータ取得のためのSQLコードをURLとして提示した。なお、すべてのSQLコードではなく、一部のみ公開設定となって いることを付記する。
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