| 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 – 2022-03-31
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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 |
本年度は課題研究最終年度であったが、コロナ禍のため国際会議などで研究発表ができなかった。そのため、来年度に一部の予算を繰り越し、本課題を延長することとした。
まず、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。深層学習を用いた学習解析の論文は、年々増加しており多くの参考文献となる論文があった。
定例の２つのシンポジウム（ユネスコ主催、アジア欧州会議<ASEM>主催）は、ユネスコ主催は中止となり、アジア欧州会議主催は、研究代表者の児玉が、JMOOC理事（日本代表）として、Zoomにより研究発表を行った。オンライン開催ではあったが、アジア（特にThai-MOOC、タイ）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の活動として学習解析も行っており、本研究課題の進捗の報告もできた。アジア諸国（タイ、韓国など）では、国の大きな予算を使って「アカデミック単位バンクシステム（ACBS）」を設立し、MOOCを中心に、大学の単位（成績）を集めた大規模なデータベースを作成し、学習解析を実施することが報告された。日本では、同様のアプローチとして、JMOOCを中心にデジタルバッジを導入することが検討されており、研究代表者が研究として関わっている。
深層学習を用いた学習解析では、マルチモーダルを用いた学習解析のトライアルを実施したが、あまり良好な結果が得られず、来年度、再度考察することとした。
国内学会のシンポジウムなどは、ほとんどが中止または、オンライン（Zoomなど）開催となり、できるだけ参加したが、本研究課題に関する研究発表はできなかった。国際会議は、上記シンポジウム以外は発表できなかったが、来年度は、積極的に発表していきたいと考えている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
一年を通してコロナ禍であったため、海外渡航ができず、実際に対面での国際会議などに参加することができなかった。定例のアジア欧州会議主催のシンポジウムには、オンラインで参加、研究発表することができた。さらに、いくつかの国内学会主催の会議（学習分析学会研究会など）や、国際会議（LAK21、Learning Analytics and Knowledge 21など）には、オンラインで参加することはできた。オンラインでは、ポスターセッションなど、多くの国の参加者と気軽に議論できる機会が限定されるため、特に海外の情報を得ることが限定される。
さらに、マルチモーダルを用いた学習解析に関しては、コロナ禍で学習者に様々なデバイスを装着した際の学習データを多く収得することができなかったため、論文として執筆することができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は、コロナ禍であったため、国際会議での発表ができなかった。マルチモーダルを用いた学習解析も、学習者に様々なデバイスを装着した実験ができなかったため、学習データを収得することができず、考察ができなかった。今後は、本年度できなかった国際会議での発表や、マルチモーダルを用いた学習解析を実施して行きたい。さらに、国際会議に参加して、さまざまな国の研究者と意見交換をして行きたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新コロナウィルス感染症が蔓延したことにより、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。2021年度に、国内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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