| 研究課題/領域番号 |
19K12272
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
大西 淑雅 九州工業大学, 学習教育センター, 准教授 (50213806)
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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 | 学習分析 / 学習データ / LMS / FPGA / アドバイス |
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| 研究実績の概要 |
学習関連データのハードウェア収集処理に対して、実践的な収集実験を行うため、追加導入したFPGA開発ボードおよびNAS装置を用いた実験環境を構築した。本実験環境にはMoodleサーバも実装されているため、学習データの送付・処理に関する実践的な動作を確認するための準備ができた。また、学習データに「学習活動」の項目を新たに追加し、学習活動の場所と手段に関する分析方法及び分析モデルの検討を行った。具体的には、所属部局によって別途整備されたETLツールを活用し、Moodleサーバおよびネットワークログとして蓄積されたデータの活用を試みた。
また、当該年度に担当した「情報リテラシ」の学習データの収集も行った。学部１年生の必修講義は対面・オンライン・ハイフレックスといった教育手段が実施時期により変わった。この違いを考慮した上で、学習活動データが示す傾向と学習理解度との関係について分析を進め、分析モデルの構築および学習アドバイスの提示について再検討した。
一方、「アドバイスデータベース」の構築に関しても研究を進め、新たに「学習エフォート」の概念を導入した。具体的には「学習負担テーブル」をMoodleサーバ内に導入した。なお、学習負担に関しては、プロトタイププラグインとして実現し、教員が簡単に学習負担の状況を把握できるようにした。その他にも、学習および学習活動データに関する利用許諾、学習分析に関する利用許諾などを、オンラインで取得・変更できるようにするための実証環境を整備した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
昨年度に引き続き、遠隔授業に加えハイフレック授業の実施が所属機関にて急増した。そのため、部局業務のエフォート率が高い状態が続き、十分な研究時間を確保することができなかった。一方、部局業務の遂行の中で、遠隔／ハイフレックスといった授業における研究データを収集することはできため、これらのデータを用いたアプローチを延長した研究期間を使って実施を試みる。以上のことから研究の遅れが発生していると自己評価を行った。
本年度は、計画通り研究を進めることができなかったが、次年度は本研究に関する時間を確保し、本研究計画の遅れを取り戻す予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画に対して遅れている「データの収集・分析を支援するハードウェア処理部の開発」を、当該年度に構築した「実験環境」を用いて進める。また、「学習負担テーブル」を活用した、学習活動データの実時間解析の実装を引き続き行う。なお、フィードバックの提供方法としては、当該年度における研究結果を考慮し、LTIベースではなく、Moodleのプラグインまたは認証基盤との連携を用いた方法で実現に変更する。これは、LTI1.3を用いた方法では、他組織との展開を図る際に難しさが伴うことが判明したためである。
上記を優先的に進めると共に、教授者や学習者それぞれに、適切なフィードバックを与える「アドバイスデータベース」の構築を進める。最終的には、総合的な評価を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国内会議や国際会議の多くがビデオ会議サービスによる開催となったため、計画通り予算を執行できなかった。また、打合せや情報交換についてもビデオ会議サービスの活用が増え、旅費の活用が大幅に減少した。以上の理由から次年度の使用額が発生した。
一方、開発したプラグインや認証基盤を用いたシステムの評価を行うためには、遅れている開発・プロトタイプ実装を進めたうえで、評価期間が必要となる。そこで、開発と評価を実施するための経費、研究成果を公表するための経費として使用することにした。
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