受講ログの獲得と可視化による受講状況の振り返りが容易な学習支援システムの開発

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26282062
• 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: 教育工学
• 研究機関: 京都外国語大学
• 研究代表者: 村上 正行 京都外国語大学, 外国語学部, 教授 (30351258)
• 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, 特任助教 (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, 大学院情報理工学系研究科, 特別研究員 (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, 大学院総合研究部, 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)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2018-03-31
• 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 / 学習支援 / 機械学習 / 授業分析 / 授業研究

研究成果の概要

本研究では，大学授業における受講生の学習支援を目的として，授業状況や受講生の学習プロセスを把握し，学生にフィードバックする学習支援システムの開発を目指した。アクティブ・ラーニング型授業における授業映像から機械学習によって自動で授業状況を判別し、受講者グループごとの活動量を推定して可視化した．また、タブレットを活用した学習において、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を提案した。これらの授業状況の情報を授業映像と合わせて提示し、Web上で見ることができるシステムを開発し、インターフェイスに関する評価及び実際にシステムを活用しての授業分析を行った。

自由記述の分野

教育工学・大学教育学