2020 Fiscal Year Annual Research Report
解答過程解析を基盤とした数式処理連動型理数系ｅラーニングの運用モデルに関する研究
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18H01069
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
中村 泰之 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮崎 佳典 静岡大学, 情報学部, 教授 (00308701)
市川 裕子 東京工業高等専門学校, 一般教育科, 教授 (10290719)
吉冨 賢太郎 大阪府立大学, 高等教育推進機構, 准教授 (10305609)
樋口 三郎 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (70272474)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 理数系eラーニング / 解答過程解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
数式処理と連動し，数式で入力された解答の自動採点を行うeラーニングシステムが，国内外で運用されているが，その運用法については担当者の経験に基づいて模索が続けられている状況である。本研究では，そのような状況に対して有効な指針を与えるために，学習者がどのような誤答を経て正答に到達したのか，またどのような思考過程を経て正答に到達したのかの詳細な解答解析を基盤として，科目，分野，環境に応じた理数系ｅラーニングの運用モデルの構築と提案を目的とする。この目的のために，まず解答過程を解析するための方法論の確立を目指す。そして，インターネット上に分散している理数系ｅラーニング教材の調査，整理を行う。また，解答過程解析の結果を基盤として，効果的なオンラインテストの問題の蓄積を行い，様々な教材を活用した科目，分野，環境別の理数系ｅラーニングモデルの推薦システムの確立を行う。
以上の研究目的を踏まえ，2020年度では理数系ｅラーニングシステムの一つであるSTACKの解答データに対して，ポテンシャル・レスポンス・ツリー（PRT）と呼ばれる学生の解答解析のメカニズムを利用して自動分類を行うPRTを活用して採点を行った結果を，項目反応理論を用いて，学生の理解度，問題の難易度の推定の可能性について検討を行った。主に，PRTを用いて正誤評価だけでなく，部分点を考慮した項目反応理論への応用の可能性について検討を行った。
また，数式自動採点システムを導入できない学習管理システム（LMS）に対して，STACKを利用するために，LTIを活用した連携方法についても模索した。
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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