| 研究課題/領域番号 |
25350309
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 広島経済大学 |
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研究代表者 |
堂本 絵理 広島経済大学, 経済学部, 助教 (00510067)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | データマイニング / モデル設計 / ソフトウェア開発 / カリキュラム・教授法開発 / 教授学習支援システム |
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| 研究概要 |
本研究課題では、学生らの大学卒業時までの授業選択に関する履歴や、受講した講義の特徴とそれに対する学生のリアルタイムな授業評価（難易度評価・感情の動向など）といったミクロデータから、大学の教育ならびに学生自身の特徴が、学生らのキャリア形成にどのような影響を与えているのかを明らかにすることが目的である。授業へのフィードバック、キャリア形成・進路指導に資するカリキュラム構成など、大学における教育政策の効果について定量的な評価を行うことのできるモデル、アプローチにより、ミクロデータからの分析手法を構築することで、4年制大学の教育水準向上に貢献することを目的とする。
学生の科目選択や属性などの特徴情報だけでなく、学生の講義に対して感じる難易度や、その授業回における講義内容への興味、そのほか講義によって学生に生じる感性情報について分析を行った。従来、こうした調査はセミスター単位で行われてきたが、これを講義の毎回についてサンプリングが可能な環境の構築・整備を行うことにより、教育におけるモデル設計において必要とされる、より豊富な時系列情報の獲得を行った。時系列データの収集には、環境をクラウドコンピューティングにより実現し、携帯・スマートフォン・PCなどの電子デバイスから入力を行う。これらのデータから、大学の教育並びに学生自身の特徴が、学生らのキャリア形成にどのような影響を与えているのかを明らかにし、授業へのフィードバック、キャリア形成・進路指導に資するカリキュラム構成など、大学における教育政策の効果について定量的な評価を行うことのできるモデルを構築した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
学生の科目選択や属性などの特徴情報だけでなく、学生の講義に対して感じる難易度や、その授業回における講義内容への興味、そのほか講義によって学生に生じる感性情報についての分析を行っている。感性情報のサンプリングが可能な環境の構築・整備を行っており、教育におけるモデル設計において必要とされる、より豊富な時系列情報の獲得を行っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
大学の毎回の講義における感性データ取得ならびにアンケート整理のためのクラウドシステムの構築を行う。時系列データの収集に、環境をクラウドコンピューティングにより実現し、携帯・スマートフォン・PCなどの電子デバイスから入力を行う。また大学側とこうした取り組みを促進させるための検討を行い、開発を進める。
そして、学生の意欲や授業に対して感じる難易度の可視化、ならびにそれらの感性時系列データを用いた分析とその活用に関する研究を行う。
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