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2021 年度 研究成果報告書

教学IR高度化に向けた学びのミクロ・マクロデータの統合的なモデル化手法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 19K03005
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分09070:教育工学関連
研究機関東京都立大学

研究代表者

近藤 伸彦  東京都立大学, 大学教育センター, 准教授 (10534612)

研究分担者 畠中 利治  福知山公立大学, 情報学部, 准教授 (10252884)
松田 岳士  東京都立大学, 大学教育センター, 教授 (90406835)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード教学IR / ラーニングアナリティクス / 学習行動 / 学習成果 / 主体的学び / 自己調整学習
研究成果の概要

本研究では、教学IRを具体的な学生の学びの改善、ひいては教育質保証に資するものへと高度化するために、学生のミクロな行動とマクロな学習成果とを関連づけることができるLAベースの教学IRの方略を創出することをめざした。
研究成果としては、(1)学びのミクロ・マクロデータの統合的分析の枠組みについて、(2)学習評価の可視化・共有が主体的な学習行動と意欲に与える影響について、および(3)教学IRにおける予測モデル活用について、それぞれ実データを用いながら検討し、今後のさらなる検討に資する一定の知見を得ることができた。

自由記述の分野

IR、教育工学、計算知能

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の成果は、教学IRについて、現状の可視化や説明を主とする現在のフェーズから、具体的な学生への介入や教育上の改善施策へと高度化するための、ミクロ・マクロデータの統合的な活用を進めるにあたって、多くの示唆を与えるものと考える。とくに、主体的学びの促進につながるミクロデータの活用として、学習評価の可視化と共有の問題を扱い、一定の示唆を得たことは、個別最適な学びの実現という近年の社会的要請にも貢献するものと考えている。

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公開日: 2023-01-30  

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