| 研究課題/領域番号 |
18K02910
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
児玉 靖司 法政大学, 経営学部, 教授 (30266910)
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| 研究分担者 |
寺脇 由紀 法政大学, 経営学部, 講師 (30559365)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 学習データ解析 / 深層学習 / マルチモーダル / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は２年目で、研究を続けながら国際会議などで発表することができた。引き続き、海外の新しい論文をサーベイしながら、さらに、他のマルチモーダルを用いた学習データ解析の研究について考察した。研究成果として深層学習を用いた学習データ解析の性能評価に関する論文を国際会議で発表した。
定例の２つの国際シンポジウム（ユネスコ主催、ASEM主催）にて、研究代表者の児玉がJMOOC理事（日本代表）として日本の学習解析とオンライン学習についての報告を行った。アジア諸国のステークホルダーとの交流、新しい学習解析の話題について議論することができた。JMOOCの活動として深層学習による学習解析も行っており、本研究課題も報告することができた。
深層学習を用いた学習解析では、時系列解析について統計学的手法を用いた方法より、成績などの予測が正確に行うことが確認でき、これら論文をアジア諸国のステークホルダーに報告し、日本は、主導的な役割を得ていることを確認することができた。
国内発表として、新しいアプローチを提案し、学習分析学会にて発表した。新しい論文では、英国で提案されたコンピュテーショナルシンキングの学習解析指標の評価についての研究を始めた。実際の大学でのプログラミング実習授業において、本指標が有効であるかを考察した。
2020年度では、新型コロナウィルス感染症が世界中に蔓延し、世界各地にてオンライン授業が世界各地で開催されている。オンライン授業実施に関して、学習者のデータを集めることができる機会であり、現在、さまざまな場面での学習データを収集してデータ解析を行っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度、論文サーベイをしながら、実践的研究を行った結果として、国際会議にて論文発表の機会を得たため、マルタ島にて「深層学習を用いた学習データ解析の性能評価に関する論文」を報告した。その他に、定例のユネスコ主催の国際シンポジウム（中国・深セン）と、ASEM（アジア欧州会議）主催の国際シンポジウム（マレーシア・プトラジャヤ）にて、学習解析とオンライン学習の研究について、日本の動向を発表し、アジア諸国のステークホルダーと議論を行った。これら報告では、日本の学習解析に関する研究を報告するとともに、本研究課題についても報告することができた。
国内発表では、学習分析学会の研究会にて新しい論文の発表を行った。新しい論文では、「英国のコンピュテーショナルシンキングに基づくプログラミング教育における到達目標の検討」と題し、英国で提案されたコンピュテーショナルシンキングにおける学習解析の指標を本研究課題である実際の実習授業において検証した論文を発表した。
2020年３月には、JOCW(Japan Open Course Ware)主催の国際シンポジウムにて、日本のオンラインコースについて発表した。この研究発表においても、本研究課題についても報告することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、最後の年度に向けて論文をサーベイしながら、マルチモーダルデバイスを用いて学習データを収集することを考える。さらに、定例の国際シンポジウム（ユネスコ主催、ASEM主催）にも出席予定で、引き続きアジア諸国のステークホルダーとの交流を深め議論して行きたい。
2020年度は、新型コロナウィルス感染症の世界的な蔓延により、世界各地にてオンライン授業の有用性が見直されている。学習解析分野についても、オンライン授業における学習者のデータを取得することができ、さまざまな考察を行うことができるので論文を執筆していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナウィルス感染症が蔓延したことにより、年度末に予定していた海外出張が中止または、オンライン開催となったことにより繰り越しとなった。
2020年度に、海外の国際会議や国際ワークショップにて論文発表を予定している。
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