| 研究課題/領域番号 |
25282058
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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, 准教授 (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, 准教授 (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 | ラーニング・アナリティクス / 教育工学 / 学習科学 / 数理モデル / 複雑系アプローチ / 社会物理学 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は学習環境を「多重ネットワークの場」としてとらえた方法論にもとづいてLearning Analyticsの理論的基盤を構 築することであった．前年度には，Complex Networks Science研究の急速な展開を受け計画調書作成の段階では「多重 ネットワーク」と定義していた空間をMultiplex Network，あるいはMultilayer Networkとしてとらえ直したシミュレーション研究を行った．しかしその一方で，急速に発展しているLA研究の動向をうまく取り入れることができていないという反省点があった．特に欧米では，Wareableセンサーを用いて生理学的データを収集／解析するアプローチが提唱されはじめているのに対し，本研究ではこうした最先端の研究アプローチをとることができていなかった．そこで研究最終年度には，NetworkデータだけではなくWareableセンサを使った「ミクロ・レベル」での学習行動と学習メカニズムの関係に注目したデータ解析を行なう.この結果をシミュレーションモデルに組み込むことによって,「ミクロレベルとマクロレベル」双方のレベルをとらえた，新しい教育工学/学習科学研究のための理論的枠組みを提案することを目的とした．
この研究の方向性においてわれわれが行ったのが，社会物理学の分野で提唱されたアプローチにしたがう研究である．具体的には，学習コミュニティの協調的学習状況を身体的リズムを計測する加速度センサによってとらえ，加速度の分布状況あるいはその変化における数学的特徴を解析すると同時に，ポジティブ心理学の手法を応用してコミュニティの質的変化をとらえるというものである．その結果，学習コミュニティがポジティブに質的な成長をとげるとき，学習者全体の加速度の分布はベキ分布になっているのではないかという結論を得た．
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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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