| 研究課題/領域番号 |
18K18653
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
安武 公一 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 准教授 (80263664)
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| 研究分担者 |
多川 孝央 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 学術研究員 (70304764)
山川 修 福井県立大学, 学術教養センター, 教授 (90230325)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| キーワード | 協調学習 / 学習科学 / 計算社会科学 / 位相的データ解析 / ネットワーク科学 / 教育工学 / 協調学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は本来は2020年度に研究最終年度を迎える予定であった．しかしながらCovid-19（新型コロナ感染症）の世界的流行によって，国際会議の中止，必要なデータ収集計画の一時凍結を余儀なくされ，2021年度，さらには2022年度へと2度計画を延長せざるを得なかった．この延長期間を利用してわれわれは本研究計画時にはプランに組み入れていなかったアプローチも検討し，研究期間全体にわたって次のような研究実績を積み重ねてきた．
まずわれわれは協調学習を理論化するために必要な理論的枠組として，現在の教育工学・学習科学研究で広く使われている静的なネットワークのフレームワークに代わり，テンポラルネットワーク使うことの有用性について検討した．協調学習という本質的に動的かつ時間に依存した学習活動をとらえるのに，従来の静的ネットワークモデルの枠組みでは，分析視点としても不十分なのである．
次にわれわれが検討したのが，多階層ネットワークモデルと高階ネットワークモデルの応用である．このうち多階層ネットワークを応用したモデル化はネットワーク科学の分野でもすでに多くの応用研究が行われている．これをわれわれは協調学習理論のモデル化に応用することを試みた．一方，高階ネットワークモデルは，ネットワーク科学の分野でも研究が始まったばかりであるため．学習科学や教育工学，Learning Analyticsの分野での応用はまだ見当たらない．われわれが高階ネットワークモデルに注目したのは，Learning Analyticsの分野でわれわれがチャレンジしている位相的データ解析と親和的であると見ているからである．こうした着目点も本研究独自のものである．
最後に本研究では，Network Dynamics理論を協調学習のモデル化に応用することにチャレンジした．
以上が本研究全体の概要である．
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