知的技能の問題作成と類題作成を支援するシステムの設計・開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K03096
• Research Institution: Kumamoto University
• Principal Investigator: 平岡 斉士 熊本大学, 教授システム学研究センター, 准教授 (80456772)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 喜多 敏博 熊本大学, 教授システム学研究センター, 教授 (20284739) ; 鈴木 克明 熊本大学, 教授システム学研究センター, 教授 (90206467) ; 長岡 千香子 熊本大学, 教授システム学研究センター, 助教 (90749839)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 知的技能 / テスト作成 / 自動採点 / LMS / 類題作成

Outline of Annual Research Achievements

eラーニングなどの自動採点を前提としたテストは知識の確認をするものがほとんどである。一方、実際の教育場面では、知識を応用するスキルの修得が求められている。しかし、知識を応用するスキルを評価するためのテストには複数の制約があり、教育設計の知識やスキルに乏しい教員が作成することは容易ではない。そこで本研究では、知識の応用スキルのテストを作成するための支援ツールと類題作成システムの設計・開発・評価を行う。
知的技能の特性を踏まえたテスト作成方法を整理・体系化し、教育設計の専門家でなくても使える問題作成支援ツールを開発する。あわせて自動採点テストを作成するための諸問題（手動採点用問題からの適切な代替、誤答選択肢の質、類題の確保など）を解決する方法を確立し、問題作成支援ツールと連動させたシステムを設計・開発・評価する。
2020年度は、知的技能のテスト作成プロセスの分析：知的技能の特性（弁別・概念・ルール・問題解決）ごとに複数のテスト（手動採点）を作成した。そのプロセスのどの段階で、どのような情報に対して、どのような処理を行うのかを整理した。
自動採点テストへの変換プロセスの分析：手動採点テストを自動採点テストへ変換する過程の特徴、変換過程で必要となる情報、出題形式の候補、誤答選択肢の作成、元のテスト形式との学習目標達成チェックの妥当性の差異などについて整理した。
2021年度は、知的技能の問題を実際に作成するに当たり、2020年度に整理した内容を用いて、実際に複数人で問題作成作業を行った。その結果、従来よりも効率的に進められる一方で、テストで問うべき内容によって、効率化の程度が大きく異ることが明らかになった。そこでまずは問題作成が比較的容易と考えられる「概念」についての類題作成の仕組みを検討することになった。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初計画では、「研究実績の概要」に記述した分に加え、「類題を作成してPCの画面上に出力し、必要に応じてユーザーが編集できるプロセスを設計」をする予定だったが、そこまでは至っていない。しかしその前段階までは進んでいると言えるため、この評価とした。

Strategy for Future Research Activity

類題作成支援プロセスの設計と開発の一部を行う。
類題作成支援プロセスの設計：類題を作成してPCの画面上に出力し、必要に応じてユーザーが編集できるプロセスを設計する。
類題作成支援プロセスの開発の一部：設計に基づいたプロセスをまずは手動、またはExcel上で扱えるようにし、動作確認などを経て、プロトタイプ作成に向けて設計を練り直す。
それらが順調に進めば、「類題を作成してPCの画面上に出力し、必要に応じてユーザーが編集できるプロセス」としてまとめ、専門家によるレビューを行う。
さらに順調に進めば、それを元に実際にウェブ上で使える形になるように開発を行う。

Causes of Carryover

型コロナウィルス感染対策として、各種学会がオンライン開催になったり、情報収集のための出張を諦めたりしたため、旅費を使うことがなかった。また、新型コロナウィルス対応で学内業務が増え、研究に割く時間が減ってしまったことが要因である。
一方で、類題作成のためには当初予定になかったAIの導入なども検討する必要が生じるため、2022年度においては、AI活用のための情報収集ならびに設計・開発に使用することを想定している。