| 研究課題/領域番号 |
25282051
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| 研究機関 | 東京学芸大学 |
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研究代表者 |
宮寺 庸造 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (10190802)
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| 研究分担者 |
喜久川 功 常葉大学, 環境学部, 准教授 (10440611)
中村 勝一 福島大学, 共生システム理工学類, 准教授 (60364395)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | プログラミング学習 / 学習履歴 / データマイニング / 状況把握推定 / 系列パターンマイニング |
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| 研究実績の概要 |
従来の学習状況把握の研究は，学習のある時点での履歴データ（学習履歴）をもとに分析した結果を利用するものが多い．そのため，経験の積み重ねにより進められるプログラミング学習に対しては，従来手法では十分な学習状況把握は期待できない．そこで，学習プロセス（学習者が経てきた学習の過程）に基づいた学習履歴分析が必要とされる．しかしながら現状では，学習プロセスに基づくプログラミング学習履歴分析については，その手順や環境が確立されておらず，十分な支援がなされていない(問題点)．
そこで本研究では，ｅポートフォリオシステムを併用した学習履歴の収集，教育データマイニング手法による学習履歴分析，学習状況の多角的な視覚化手法の３点の連携からこの問題点の解決を図り，学習プロセスに基づいた学習状況把握支援を目指す．
平成28年度は「データマイニング結果によるプログラミング学習支援環境の開発」に以下の手順に従い遂行した．（１）上記システムによる学習履歴分析の実施と評価：前年度開発した分析支援システムを用いて，これまでのプログラミング演習で収集した学習履歴データ（ソースコードの編集履歴）に対して系列パターンマイニングを実施し，学習状況把握推定のための知識構築を通して，開発した分析支援システムの評価を行った．（２）プログラミング学習支援への応用：本研究で開発した分析支援システムのプログラミング学習への応用について検討し，プログラミング学習支援環境を開発した．今回は，学習状況推定システムを開発し，学習者のソースコードの編集履歴から，学習者の学習状況の自動推定に適用し，その結果の評価を行った．その結果，提案手法の有効可能性が示唆された．
この結果，申請課題が予定通り達成できた．
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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