2020 Fiscal Year Annual Research Report
大学間連携により自己成長型大規模データベースを構築する高度学習支援システム
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17H01842
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| Research Institution | Kurume University |
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Principal Investigator |
廣瀬 英雄 久留米大学, 付置研究所, 客員教授 (60275401)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 知的学習支援システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
学生の習熟度が一層多様化する中、限られた教職員でも学生それぞれの習熟度にきめ細かく対応できるように知的学習支援システムを充実させるため、本研究では、項目反応理論など現代テスト理論の評価法を取り込み、かつ利用価値の高い大規模な知的学習支援システムの構築を行うことでこの期待に応えることとした。システムには汎用性をもたせているが、機能の高度化をはかるため、ここでは対象科目を大学数学基礎科目に特化している。稼働システムでは、オンラインで実施できる演習問題が数千問規模のデータベースに準備され、1000人規模の大学入学生が全員一斉にテストを受けられる大規模なコンピュータシステム環境の上で運用されている。また、複数の大学でアダプティブシステムテスト受験環境を作るためのオンラインシステムも構築した。
開発システムに蓄積された4年間での受験生のレスポンスデータから得られたアナリティクス知見は次のとおりである。（１）毎授業のオンラインテストから期末試験の合否を予測しドロップアウトリスク学生にアラートを出すことは可能である。（２）毎授業のオンラインテストでは多肢選択式問題を使用しているため評価者による評価バイアスは発生しないが、通常記述式で実施される期末試験では評価バイアスが発生している可能性が以前から指摘されていた。今回、期末試験にも多肢選択式問題を使用することで評価者バイアスを除去でき、これまでの記述式で実施されてきた期末試験結果と比較することでバイアスの程度を把握することができた。
一方、微積分、線形代数、確率統計、基礎物理の教科書の付録のホームページからアクセス可能な、複数大学間での連携協調により共通に利用できるプラットフォームを整備した。来年度はこれに微分方程式が加わる予定である。これまでに蓄積されてきているアクセスデータから、大学基礎科目の授業支援に使われていることがわかっている。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(11 results)
