学習者のノートテイキング情報からの思考特性抽出に関する研究

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H00859
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: 1200:Educational technology-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: Kenji YOSHIDA 早稲田大学, 高等学院, 教諭
• Project Period (FY): 2020-04-01 –
• Keywords: 思考特性 / ノートテイキング / 個別最適化学習

Outline of Final Research Achievements

業におけるノートテイキングは，学習者がInputした視覚データや聴覚データを，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとしてOutputすることが重要である。そこで，生徒自身にあったノートテイキングがおこなわれているか否かを判定するために，ノートの画像データから文字の検出をおこない，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとの関連を検討した。
その結果，検出された文字位置は，文字が密に配置されケースと，文字位置が疎であるケース分けられ，それぞれのケースにおけるの文字位置と文字検出数の傾向は，(言語的)-(感覚的)の思考特性と関連付けることができると判断できる。

Free Research Field

教育工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

情報を入手する際，我々は無意識に好みの情報表現を選択しているが，中等教育において生徒は，無意識に教員の示す板書を正しく複写しようとする。授業におけるノートテイキングは，学習者がInputした視覚データや聴覚データを，生徒自身の思考特性とマッチした想起可能な視覚データとしてOutputすることが重要である。しかし，思考特性を(言語的)-(感覚的)の軸で分けた場合，教員は(言語的)に属するケースが多く，(感覚的)に属する生徒は，ノートを綺麗に写しても理解に繋がらないケースが見られる。
アウトプットされたノート情報から，学習者の思考特性が自動判定できれば，その生徒にあった学習方略を提示可能となる。