| 研究課題/領域番号 |
21H04412
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
中村 泰之 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)
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| 研究分担者 |
宮崎 佳典 静岡大学, 情報学部, 教授 (00308701)
樋口 三郎 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (70272474)
吉冨 賢太郎 大阪府立大学, 高等教育推進機構, 准教授 (10305609)
市川 裕子 東京工業高等専門学校, 一般教育科, 教授 (10290719) [辞退]
川添 充 大阪府立大学, 高等教育推進機構, 教授 (10295735)
白井 詩沙香 大阪大学, サイバーメディアセンター, 講師 (30757430)
福井 哲夫 武庫川女子大学, 生活環境学部, 教授 (70218890)
谷口 哲也 日本大学, 医学部, 准教授 (10383556)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| キーワード | 数学eラーニング / 数式自動採点 / 誤答分析 / 理解過程 / 解答過程分析 |
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| 研究実績の概要 |
数式処理と連動し、数式で入力された解答の自動採点システムが普及しつつあり、理数系のｅラーニングにも様々な可能性が出てきているが、その運用は担当者の経験に基づいて模索が続けられている。本研究では、数式自動採点システムの利用を核とした理数系e ラーニングを始めようとする教員がよりどころとすることのできる、理数系e ラーニングの運用モデルの構築を目的とする。その目的達成のため、どのような誤答を経て正答に到達したのかに着目した(I)詳細な解答過程の「分析」により学習者の理解過程を明らかにし、その基盤の上で、到達目標達成のための適切な(II)理数系ｅラーニングの授業「設計」、および(III)効率的な「運用」の実現の3項目について総合的に取り組む。研究期間を3段階のフェーズに分け、最初の段階の2021～2022年度は、既存の学習データを元に、計算過程のペン入力データの解析も含む、解答過程を解析するための方法論を確立し、学習者の理解過程を明らかにすることを目的としていた。
【PRTを活用した解答過程解析手法の確立】理数系eラーニングシステムとして、STACKを用い、その数式解答処理機構であるポテンシャル・レスポンス・ツリー(PRT)を活用した解答過程解析手法の確立に取り組んだ。今年度の成果としては、STACKの解答データをPRTを利用して、誤答の自動分類を行う仕組みを構築した。
【計算過程が記された手書きノートを利用した学習データ解析法の探究】STACKの解答提出の際、デジタルペン入力による手書きノートを提出することのできるプラグインを用いて、データ収集のための被験者実験を行い、ノートのログデータ解析法の探究を行った。具体的には、タイムスタンプ情報が付された手書きのストロークデータを利用し、学習者の学習特性（筆記速度、書き直し頻度、筆記停滞箇所の多寡など）を可視化する仕組みを構築した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
欧米での数式自動採点システム利用視察を予定していたが、コロナ禍による渡航制限のため、2021年度はそれが実現しなかった。研究費の繰越対応を行ったものの、訪問先との調整ができず、国際会議の中での研究交流にとどまり、十分な視察を行うことができなかった。
数式自動採点システムの利用は日本でも増えてきつつあるが、欧米と比べてその数はまだ多いとは言えない。本研究課題の目的である、数式自動採点システムの利用を核とした理数系e ラーニングの運用モデルの構築のためには、先進的な欧米の利用ノウハウを参考にすることは必要不可欠であるが、それができておらず、現在までの進捗状況は「やや遅れている」と判断せざるを得ない。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究期間全体の計画は次のとおりである。3段階のフェーズに分け、(I)2021～2022年度は，既存の学習データを元に、計算過程のペン入力データの解析も含む，解答過程を解析するための方法論を確立し、学習者の理解過程を明らかにする。その結果を基盤として、(II)2023 年度～2024 年度で、到達目標に応じた効果的なオンラインテストのデザインとそれを組み込んだｅラーニング設計の指針を明確にし、(III)最終年度までに設計されたｅラーニングを効率的に運用するための支援システムの開発を行う。
(I)に関連して、初年度じゅうぶんに実施できなかった、欧米での数式自動採点システム利用視察を行い、数式自動採点オンラインテストの問題の特徴、実施方法、運用体制などについて、視察を行うと同時に、最新の機能拡張についても意見交換を行う。また、(II)に関連して、オンラインテスト問題仕様MeLQS による問題の標準化、教材と連携したオンラインテストの問題の整備・蓄積、ｅラーニング設計の検討を行う。そして、(III)に関連して、問題開発者のためのオーサリング支援システムの整備、学習者のための数式入力支援システムの整備、システムの利用モニター調査、シンポジウムの企画・開催を行う。
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