| 研究課題/領域番号 |
26282062
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| 研究機関 | 京都外国語大学 |
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研究代表者 |
村上 正行 京都外国語大学, マルチメディア教育研究センター, 教授 (30351258)
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| 研究分担者 |
椋木 雅之 宮崎大学, 工学部, 教授 (20283640)
遠海 友紀 東北学院大学, ラーニングコモンズ, 助教 (20710312)
角所 考 関西学院大学, 理工学部, 教授 (50263322)
山肩 洋子 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 研究員 (60423018)
飯山 将晃 京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (70362415)
西口 敏司 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (80362565)
豊浦 正広 山梨大学, 総合研究部, 准教授 (80550780)
森村 吉貴 京都大学, 高等教育研究開発推進センター, 特定准教授 (80578279)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 授業状況の可視化 / 授業状況の推定 / Learning Analytics / アクティブラーニング / FD / 授業研究 / ペンストローク |
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| 研究実績の概要 |
受講生の学習状況の分析，可視化に関する研究として，以下の研究を行った．講師が自身の授業の特徴を把握できるようにするために，授業映像からさまざまな特徴量を抽出し，機械学習によって自動で授業状況を判別して可視化した．授業状況を(1)移動，(2)各自作業，(3)解説，(4)発表，(5)グループワークの5つに分類し，マイクおよび環境音の音量と映像中のフレーム間差分量を特徴量として，Bag-of-wordsの手法によって授業状況を分類した．また，対象とした8人の講師による79の授業について，分類した授業状況をさまざまな方法によって可視化した．また，アクティブラーニング型授業について，フレーム間差分の増加量に着目して，受講者グループごとの活動量を推定して可視化した．
次に，受講者グループを推定することを目的として，授業映像における受講者の動きの類似度に注目した分析方法について検討した．授業映像から各受講者領域における重心座標を求め，隣接フレーム間差分から姿勢変化量を求め，この姿勢変化量の大小の一致度合いに基づいて，受講者同士の共起性を調べ，同一受講者グループかどうかを推定することとし，実際のゼミ映像を分析した．
また，タブレットを用いた学習において，教師の指導や生徒自身の学習の振り返りに活用することを目的として，生徒がつまずいた部分を適切に把握できるようにするために，ペンストロークの時間間隔を用いた答案の解答停滞箇所の検出手法について検討した．同一問題に対する複数の答案間で解答過程の同等箇所について時間比較を行うことにより，停滞箇所を検出した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
授業映像からの受講生の情報の獲得、授業状況の分析・可視化については、おおむね順調に進んでいる。
対して、授業実践・学習支援システムの評価については、遂行がやや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
授業実践・学習支援システムの評価について遂行が遅れているため、現在、得られた授業映像と授業状況を、学習支援、授業改善の観点から分析することを進めている。
授業映像からの受講生の情報の獲得、授業状況の分析・可視化については、現在、精度を高めるための方法について検討を行っている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度に採録された論文の掲載料が翌年度の請求になったことや，謝金の利用がなかったことによるものである．
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| 次年度使用額の使用計画 |
最終年度になることから，主として、国際会議、国内での学会の発表のための旅費および参加費、論文の掲載料，分析にかかる謝金などにあてる予定である．
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