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2022 年度 研究成果報告書

授業内容の項目関連構造分析に基づく授業設計と学習支援

研究課題

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研究課題/領域番号 18K02887
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分09070:教育工学関連
研究機関熊本高等専門学校

研究代表者

松田 豊稔  熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系TEグループ, 教授 (00157322)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2023-03-31
キーワード授業設計 / テキストマイニング / KH-Corder / 項目関連構造分析 / e-learning
研究成果の概要

本研究では、理工系の専門科目として「電磁波工学」を取り上げ、その教科書「電波工学」と「陸上無線技術士国家試験問題」のテキストマイニングソフトウェア(KH Coder)による項目関連構造分析を行った。項目関連構造分析は、授業内容を多数の構成要素(学習項目)に細分化して学習項目間の関連性と順序性を定量的に定め、授業内容を学習項目のネットワーク図として示す。その結果、学習項目の特徴抽出と分類ができ「電磁波工学」の授業設計に有用なデータが得られた。また、この分析データをもとに、ドキュメント管理ツール(Scrapbox)を用いて陸上無線技術士国家試験の自学自習用のe-learning教材を作成している。

自由記述の分野

電磁波工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

理工系の専門科目では、基礎的知識の習得が前提で、専門の内容も高度で広範囲になることがあり、学生間の学力差や学習意欲の違いが顕著に現れることがある。本研究は、このような理工系科目の一つの授業改善として、情報処理技術を用いて学習内容を分析し、その結果を「学習内容の見える化」と「e-learning教材」に活用する。この研究では、統計や数学の専門的な知識を要せずテキスト分析のソフトウェアがそのまま利用でき、教材作成もインターネット上の学習支援ツールを用いることから、担当教員が個人レベルで実践することができる。また、学生はディジタル教材に親和性があり、本研究の成果は学生にも受け入れ易いものと思われる。

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公開日: 2024-01-30  

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