| 研究課題/領域番号 |
19K12246
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| 研究機関 | 岐阜工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
小川 信之 岐阜工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (60270261)
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| 研究分担者 |
兼松 秀行 鈴鹿工業高等専門学校, その他部局等, 特命教授 (10185952)
矢島 邦昭 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90259804)
中平 勝子 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (80339621)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 教育サービス / Society 5.0 / 問題解決型学習評価指標 / フィードバックシステム / PBL |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，新しい議論型学習の評価法として学習の場における活性度を客観的に推定・分析するための評価指標を開発し，教育活動におけるフィードバックシステム実装の有効性を実践した．これまで学習者の主観で記述されたアンケート回答の分析や学習者のレポートの内容，会話を記録していた場合の談話分析等の学習の場の状況分析を，生体情報を元に取得できる音声情報（音素分析）や眼球運動・視線計測などを複合的に捉えて補助的に脳活性度計測を行うことで，より客観的に評価することを実践した．成果は，物理空間を共有するグループのみならず，遠隔会議システム（メタバース，テレビ会議システムなど）で実施されるPBLにも適用可能となった．本研究では，教育サービスにSociety 5.0の考え方を取り入れ，物理空間を共有しない新しい議論型学習の評価法として学習の場における活性度を客観的に推定・分析するための評価指標を開発し，教育活動におけるフィードバックシステムの有効性を実践した．対象とする議論型学習は，アクティブラーニングの中でも最も効果的とされる問題解決型学習（PBL）を対象とし，マルチモーダル生体情報を元に，学習の場の活性度を推定し，PBLの成果を評価するとともに学習の場へフィードバックをかける．その際の課題は（1）マルチモーダル生体情報の収集・集約手法の構築，（2）学習の場の活性度推定，の2つがあるので，学習の場の活性度推定に必要な情報の策定と，時刻同期を工夫した集約方法の開発，収集されるマルチモーダル生体情報と，テストケースで収集される学習者の心的状態の関係を機械学習の手法を用いてパタン化し，場の活性度推定を行った．
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