| 研究概要 |
本研究では,質・量的に異なる学習環境における学習者の理解状態と教材の関連といった学習効果を測定し,学習効果とその学習効果へ影響を及ぼす学習環境要因の関連を3D可視化分析手法によって解析し,e-Learningにおける多様な教育現場に適応して学習効果を解析できる教授学習支援システムの実現を目的としている。平成22年度の研究実績は次のとおりである。
(1) 教育機関およびお企業内訓練におけるプログラミング教育の学習効果の解析によって,多様な教育現場に適応して学習効果を解析できる関連分析モデルを設計した。
(2) 企業内訓練における学習効果の解析では,プログラミングの難易度の上昇にしたがって,今までの教育機関における学習経験の差異が,新しい知識に対応するための学習に影響を及ぼすといった学習環境要因が確認できた。また,学習者の今までの専攻領域が及ぼす学習効果への解析によって,可視化データ関連分析機構を構築するための新たな知見が得られた。
(3) 教育現場におけるプログラミング教育のデータによって,テスト/順序関係解析/関連構造描画/アセスメント尺度測定/3D可視化データ解析機構と可視化データ関連分析機構のテストを行い,教授学習支援システムとしての操作性,利便性を評価した。
(4) 質・量的に異なる学習環境における学習効果を測定するために新たなプログラミング教材を開発し,研究協力者の看護福祉心理学部のプログラミング教育において時系列的なモチベーションの遷移を解析した。その結果,プログラムの完成度や新たな知識への対応がモチベーションに影響を及ぼすといった学習環境要因を解明できた。これら解析結果および従来のe-Learningにおける知見との比較などによって,e-Learningにおける教授学習支援システムの効果を評価した。これらの成果については国内外の学会において発表を行った。
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