2018 Fiscal Year Annual Research Report
Theoretical Approach to Learning Dynamics based on Complex Sciences and Computational Social Sciences
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18H01052
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
安武 公一 広島大学, 社会科学研究科, 准教授 (80263664)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 仁 保健医療経営大学, 保健医療経営学部, 教授(移行) (70232551)
中村 泰之 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)
多川 孝央 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (70304764)
山川 修 福井県立大学, 学術教養センター, 教授 (90230325)
隅谷 孝洋 広島大学, 情報メディア教育研究センター, 准教授 (90231381)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 学習科学 / 協調学習 / シミュレーション分析 / 複雑系 / 複雑ネットワーク科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究初年度の目標は，次年度以降の理論分析の準備として，実証データの分析による学習共同体の Multilayer/Temporal Networks 構造の解析に着手することであった．この点については当初の研究予定を一部修正し，(1) 国内外の研究会，カンファレンス等に出席しセンサデータ分析に関する最新の情報を収集すること，(2) 研究計画作成時には見られなかった技術進歩による最新のセンサデータの導入を検討すること，以上の2点を研究初年度の目標とした．
(2) については新しく開発されたリストバンド型のセンサデータの開発企業に連絡をとり，次年度初頭にMTGを開催することとした．このセンサデータを本研究でのデータ収集に使用することについては，研究次年度初頭に検討することを予定している．
(1) については次の研究会，カンファレンス等に参加し知見を深めた．2018年4月名古屋大学にてComplex Networks上のABS（Agent Based Simulation）に関する研究会を開催．2018年5月名古屋大学にて圏論に関する研究会を開催し，学習科学分析への応用の可能性について検討した．2018年6月IMLF2018に参加，主として東南アジア各国におけるモバイル学習端末の活用等について知見を得た．2018年8月九州大学にて研究分担者らと研究MTGを開催し研究の方向性について議論した．2018年9月日本教育工学会全国大会（東北大学）に参加．2018年9月シンガポールで開催された，人工知能の教育への応用を検討するフォーラムに参加，最新の知見と情報を収集した．2018年12月UKケンブリッジ大学で開催されたComplex Networks Workshop 2018にて協調的行動に関する研究発表を行った．さらに2019年3月LAK2019に参加した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
「やや遅れている」と評価した理由は，当初の予定を一部変更したためである．研究計画調書作成時においてはその時点においてわれわれが使用していたセンサデータを使ったデータ収集を計画していた．しかしながら，(1) 研究に着手した段階以降，より技術的に進歩したセンサデータが開発されていたこと，(2) 人工知能（特に機械学習）を教育・学習データ分析に活用した研究が盛んに行われるようになったこと，以上の2点を考慮した上でこの2点を導入した研究計画の一部修正を行なった．具体的な修正点は『研究実績の概要』で述べた通りである．なお，研究計画調書作成時には予定していなかったプランを実施することによって本研究は2017年度（研究計画調書作成時）には予想していなかった展開を研究初年度から進めることができており，この点においてわれわれは本研究が決定的に遅延しているとは考えていない．
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| Strategy for Future Research Activity |
「現在までの進捗状況」で述べたように，研究初年度での若干の方向性の修正を行なった．今後は次のようなアプローチによって研究を進める予定である．1) 2018年度に新しく使用するかどうかの検討対象となったセンサデータも使って，学習共同体の実証データの収集を実施する．この実証データの収集は継続的に実施する予定である．2) 継続的に収集したセンサデータを「集計的」かつ「時系列的」に分析することを試みる．特にデータの「時系列的分析」には機械学習（特に深層学習）のフレームワークを導入することにしている．これは研究計画調書作成時には具体的には入っていなかったアイデアである．3）データから抽出する共同体特性量については，Multiplex/Temporal Networksの枠組みを使うことを考えている．4）以上のデータ分析と平行して，時間的に可能であれば2019年度内に，遅くとも2020年度内に，学習共同体の学習ダイナミクスを記述する理論モデルの研究にも入る．具体的にはMultiplex/Networks上の情報ダイナミクス現象として協調学習をモデル化することを目指す．ここで考えているのは，近年注目されているネットワーク上の情報ダイナミクス現象のアイデアである．ただし，その詳細については，現段階では未発表であるため，ここには記さない．
研究の成果は国内外の研究会，カンファレンスで発表する予定である．その候補としてわれわれが考えているのは，International Conference on Web and Social Media, Learning@ Scale, International Conference on Computational Social Siences, AIED, NetSci, Complex Networksなどである．
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Research Products
(1 results)
