| 研究課題/領域番号 |
19K03003
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
金西 計英 徳島大学, 高等教育研究センター, 教授 (80204577)
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| 研究分担者 |
吉冨 賢太郎 大阪府立大学, 高等教育推進機構, 准教授 (10305609)
喜多 敏博 熊本大学, 教授システム学研究センター, 教授 (20284739)
戸川 聡 四国大学, 情報処理教育センター, 教授 (20399166)
高橋 暁子 徳島大学, 高等教育研究センター, 准教授 (20648969)
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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 | 適応的学習 / EdTech / ビッグデータ / IRT / CBT / 高等教育 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、EdTechと呼ばれるシステムの中で、適応的学習システムの構築を目指すものである。高等教育の初年次教育において、基礎的な知識の習熟が求められており、学習形態として演習の繰り返しによる知識の定着がおこなわれてる。しかし、やみくもに演習問題（ドリル）を繰り返すことは効率的ではなく、学習者の意欲を削ぐことになる。そこで、最近のデータサイエンスの成果を応用することで、学習者の理解状態を判定し、診断に基づき演習を制御することで、効率的な学習が実現すると考える。本研究では、このような適応的学習システム開発を目指す。適応的な学習の制御は、人工知能技術の教育利用という点から、IRTの有効性の検証おこなう。また、大規模な学習履歴（解答の履歴）の活用方法を明らかにすることも併せて目指すものである。本研究は令和元年から令和３年の３年間を予定している。
令和元年度は、研究の事前準備として、データサイエンスに関する調査をおこなった。IRTの研究事例や、演習問題の構造を記述する方法について調査し、Q-matrixの有効性について検証をおこなった。また、試作システムの機能モジュールの設計を進めた。我々は、高等教育の基礎的な教育分野（物理、数学、生物、化学、情報処理）を対象に問題を作成した。アイテムバンクの作成と、演習用の問題データベースの作成に取り組んだ。本年度は、作成したアイテムバンクを用いて、CBTシステムの開発をおこなった。引き続き、CBTの実装を進め、CBT試用の環境を整える。今後は、CBTを試用することで、解答履歴の収集をおこなう。
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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
当初計画では、令和元年度は、事前の調査とプロトタイプシステムの作成をおこなう予定であった。事前調査において、IRTの資料収集と分析、適応的な制御についてQ-matrixの資料収集等をおこなった。その上で、Q-matirxについて一定の有効性が認められることが分かった。プロトタイプシステムの開発において、アイテムバンクの作成と、システムの開発をおこなった。しかしながら、年度の終盤において発生した新型コロナウィルスの感染拡大の影響を受け、作業に影響が出ることとなった（調査等の中止、作業時間の減少が発生）。アイテムバンクの作成および、プロトタイプシステムの開発において、やや遅れが生じている。アイテムバンクの作成とプロトタイプの開発は、研究の２年目において引き続き進める。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和２年度（研究２年目）は、1年目に続き各機能モジュールの開発を進める予定である。年度の前半では、各機能モジュールの実装を進める。また、システム全体の設計も進める。年度の後半は、各機能モジュールを結合し、プロタイプシステムの実装を進める。その上で、プロトタイプシステムを公開する予定である。
また、前年度にアイテムバンクの作成を続ける。プロトタイプシステム等を用いて、解答履歴の収集をおこなう。この解答履歴に基づいてIRTによる分析をおこない、個々の演習問題の改良をおこなう。さらに、適応的な学習の実装方法についても検討する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルスの影響で、1月から3月にかけて、各種学会等が遠隔開催になり、予定の旅費の使用がなくなったため。
使用計画：次年度は、研究者間の打合せの回数を増やすため、旅費の支出を予定している。
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