| 研究課題/領域番号 |
19H01721
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 湘南工科大学 |
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研究代表者 |
梅澤 克之 湘南工科大学, 工学部, 教授 (20780282)
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| 研究分担者 |
平澤 茂一 早稲田大学, 理工学術院, 名誉教授 (30147946)
中澤 真 会津大学短期大学部, 産業情報学科, 教授 (40288014)
中野 美知子 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 名誉教授 (70148229)
小林 学 早稲田大学, データ科学センター, 教授 (80308204)
石井 雄隆 千葉大学, 教育学部, 准教授 (90756545)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | eラーニング / 学習分析 / 言語学習 / 生体情報 / 脳波 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，言語学習を統一的な枠組みで捉え，相手（学習者）を感じて助言を行う人工教師を搭載した自学自習システムを開発し，その評価を行うことである．「相手を感じる」とは，学習者の学習状況をシステム側が把握することを指す．本研究では，自学自習システムの開発に必要な学習者のつまずきを検出するための方法や学習状態を推定する方法とシステムの開発を行った．またそれらを用いて英語およびプログラミング言語の学習の実証実験を行った．さらに，英語教育とプログラミング言語教育の関連性や教育方法の援用についての調査・検討を行った．さらに，本研究成果の普及に向けての脳波以外の計測器での代用可能性の研究を行った．
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| 自由記述の分野 |
教育工学とセキュリティ
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
コロナ禍での新たな学習形態としてオンライン授業やハイブリッド授業なども必要に迫られて急激に広まった．しかし従来の自学自習システムではあらかじめ用意された学習コンテンツを使うだけであり，学習者一人ひとりの学習状態に応じた対応ができるものではなかった．多くの学習システムはあらかじめ作成した静的な学習コンテンツを学習者全員に均一に配布する方法がとられており，学習者の個性や学習状況に依存したきめ細かな対応はとられていない．本研究の個々の学習者の学習状態を把握して，その学習者に最適な学習コンテンツを提供できる自学自習システムの需要は極めて高い。
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