数学オンラインテストの解答過程追跡型学習データ解析を基盤とした知識構築のモデル化

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26282033
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 一部基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 科学教育
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 中村 泰之 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)
• 研究分担者: 亀田 真澄 山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 准教授 (10194995) ; 吉冨 賢太郎 大阪府立大学, 高等教育推進機構, 准教授 (10305609) ; 谷口 哲也 日本大学, 医学部, 准教授 (10383556) ; 深澤 謙次 呉工業高等専門学校, 自然科学系分野, 准教授 (50238440) ; 安武 公一 広島大学, 社会科学研究科, 准教授 (80263664)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: ｅラーニング / 科学教育 / オンラインテスト / ラーニング・アナリティクス

研究成果の概要

ｅラーニングのオンラインテストの中の，近年利用が増加してきた数式自動採点システムのさらなる普及と，そのシステムに蓄積されたデータを元にした学生の，知識獲得のモデル構築を目的として研究を行った。まず，数式自動採点システムのさらなる普及のために，従来から指摘されてきた数式入力の改善を行った。具体的には，スマートフォンなどのデバイスでも数式入力を容易に行うことのできる，フリック入力方式を応用した数式入力インターフェースを開発した。また，知識獲得のモデル構築としては，オンラインテストで得られた解答データを元にして，学生の理解度をベイジアンネットワークを活用して推論を行う仕組みを提案した。

自由記述の分野

ｅラーニング