研究課題/領域番号 |
20K03098
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研究機関 | 公立はこだて未来大学 |
研究代表者 |
伊藤 恵 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30303324)
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研究分担者 |
竹川 佳成 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (60467678)
平田 圭二 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30396121)
冨永 敦子 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (60571958)
寺井 あすか 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (70422540)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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キーワード | プログラミング学習 / 成績近似モデル / 学生間マッチングアルゴリズム / 相互コメント活動 / ナッジ提示 / 数学学習尺度 / 非認知能力向上 |
研究実績の概要 |
講義,研究,PBL,ハッカソンなどの活動をBIG DATAとして活用しプログラミング演習の構築を目指して活動を進めてきた. プログラミング演習科目内の理解度確認テストのデータを用いて成績近似モデルを作成し,合格に到達する週を予測し,これを踏まえたプログラミング演習成績管理ビューワを開発した.また,プログラミング演習内のグループワークのため,グループ編成のための学生間のマッチングアルゴリズムの構築を行った.さらにオンライン時の協同学習の効果向上のために,意見交換を促すナッジを提示し,プログラミング課題の相互コメント活動への参加意欲向上を図った. 以前に構築したプログラミング学習尺度を数学学習に応用し,「知識・能力」と「学習態度・意識」に関する数学学習尺度の因子間の関係を確認した.今後データ数を増やすことでより詳細に数学学習に関わる因子とそれらの関係を明らかにできる可能性が見いだせた. さらに,授業以外でのプログラミング機会増とPBL受講前のシステム開発体験の提供を踏まえ,学内プログラミングイベントや学内ハッカソンを毎年実施した.これらの参加者および運営側学生として関わった学生にインタビューを行い,これらのイベントによる学びだけでなく授業やその他の活動による学びとの関連を調査し,通常の授業では得られない非認知能力向上が見られることが分かった.引き続き,このような学びの場の定常的な提供と継続的な分析が必要とされる.
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