| 研究課題/領域番号 |
25282058
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
安武 公一 広島大学, 社会(科)学研究科, 講師 (80263664)
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| 研究分担者 |
中村 泰之 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (70273208)
多川 孝央 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 助教 (70304764)
山川 修 福井県立大学, 学術教養センター, 教授 (90230325)
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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 | 複雑系 / ネットワーク / 学習科学 / 教育工学 / 理論モデル |
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| 研究概要 |
本研究の目的は，学習を「多重ネットワーク場」における相互作用力学としてとらえ，学習共同体でダイナミックに生起する知識の共有・創発・共進化などの発生メカニズムを科学的に理解するための理論的基盤を構築することである．この目的のために本研究では次の目標を置いている．(1) 教育工学／学習科学の分野での従来の方法論にとらわれず，複雑系科学の領域で蓄積されている知見に基づき学習相互作用系ダイナミクスを記述する数理モデルを構築する．(2) ビッグ・データ時代の新しい学習科学アプローチとして注目を集めている Learning Analytics に対して理論的基盤を提供する．
この目的と目標に対して研究初年度である今年度は次の成果を得た．(1) FIT2013（情報科学技術フォーラム）（鳥取大学）においてCLE研究会企画として「学びを科学する: MOOCsでCloudなBig DataをLearning Analyticsする！」を提案，本研究代表者がコーディネータとなり企画・運営を担当した．(2) 第29回日本教育工学会（JSET）全国大会（秋田大学）課題セッションにて，Learning Analytics での新しい研究の方向性として本研究のアプローチを紹介した．Learning Analyticsに関するJSETでのセッションはこれが初めてである．(3) 第20回大学教育研究フォーラム（京都大学）参加者企画セッション「Learning Analyticsを教育にどう利用するか」を本研究分担者（山川）が企画した．代表者は指定討論者として登壇し，LA研究の新しい方向性等を含めて議論した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
計画調書を提出した段階では，研究初年度は主として大規模データの収集とデータ解析のための準備期間にあて，研究2年目あるいは3年目に Learning Analytics も含めた，この領域での理論研究に関するシンポジウムを開催する予定にしていた．しかしながら，上述したように，平成25年度にはわが国でもLAに関する関心が急速に高まり，各種学会等でLAに関するセッションを開催することとなった．また，研究初年度では上記のセッション開催等と並行して，当初は2年目に予定していた理論モデルに関する研究を行なってきた．こうした点において研究プランは多少前後している．とは言え，本研究はリニアーにプランが立てられているわけではなく，ある程度のサブテーマの実行期間変更は織り込み済みであったため，進捗状況が遅れているとは判断していない．
現在のところこの点においてわれわれが得ている理論研究上の成果は次の通りである．(1) 学習現象を確率空間において表現するために解析可能なマスター方程式によって記述するアイデアを得ている．(2) 学習現象のおける「偶然（確率的）」と「必然（決定論的）」の両面をひとつのフレームワークで記述するアイデアを得ている．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成26年度は，平成25年度に行なっていた上述の理論研究をより発展させると同時に，当初予定していた大規模データの解析の準備にもとりかかる．特にチャレンジングな具体的な目標は次の通りである．(1) 学習環境と学習者の相互作用を描写する「多重ネットワーク」の構造を可視化すること．(2) そのネットワークの特徴を把握すること．(3) 学習者間，そして学習者と学習環境の相互作用を記述する理論モデルを，前年度に得たアイデアをベースとして得ること．
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| 次年度の研究費の使用計画 |
計画当初の予想を越えて円安が進行したため次年度の国際海外旅費（特に参加費）として繰り越すこととした．
平成26年度に予定している国際学会の参加費補填分として使用することを計画している．
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