大学教育における学問分野に根ざしたラーニング・アナリティクスの開発と有効性の検証

根植于大学教育学术领域的学习分析的有效性的开发和验证

基本信息

批准号：
20K03118
负责人：
斉藤準
金额：
$ 0.92万
依托单位：
Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，大学教育の分析手法として，量的にも質的にもミドルスケールの学習データを用いたラーニング・アナリティクス（学習分析）を実践的に開発し，その有効性を明らかにすることを目指す。特に，DBER（学問分野に根ざした教育研究）の観点で学問分野固有の特性に着目し，分析対象をSTEM共通教育の科目群に絞ることで，量的にミドルスケールのデータを得る。また，主にLMS（学習管理システム）上のログデータやブラウザデータを活用することで，質的にミドルスケールのデータを得る。昨年度において，LMS上のログデータとして特に動画の視聴状況データを効率的に取得・分析する手法を開発した。本年度は，視聴状況とは本質的に異なるデータとして，LMS上のルーブリックによる学習評価データに対して当該手法を応用した。本実践の対象LMSであるMoodleの場合には，当該手法以外の方法でルーブリックの評価データを一括取得することは困難である。これにより，1) 当該手法は特定のログデータのみではなく，広くさまざまなLMSデータの効率的な取得に有効であること，2) ルーブリックの評価データを分析することで，評点だけでは得られない詳細な成績評価，授業評価が可能であること，等を明らかにした。また，ブラウザデータから学習状況を取得するためのシステムについて，昨年度に引き続き開発を進め，教育実践で試行可能な段階となった。これにより，1) 一般の授業者が，ブラウザのみを用いて詳細な学習状況データを取得することが可能であること，2) 同じく一般の授業者が，LMSのみを用いて学習データを蓄積することが可能であること，等を具体的に明らかにした。いずれの開発・研究状況についても学会報告し，それらをまとめた論文は現在査読を受けている段階である。

在这项研究中，作为大学教育的分析方法，使用中等规模的学习数据在定量和定性方面开发学习分析（学习分析），并阐明其目标。特别是，从DBER的角度（植根于学术领域的教育研究）关注学术领域的独特特征，并且分析的重点是STEM共同教育的主题，并在中等规模的数据中获得了数据。数量。此外，通过利用LMS（学习管理系统）上的日志数据和浏览器数据，可以在定性上获得中等尺度的数据。去年，我们开发了一种有效获取和分析视频作为LMS的日志数据的方法。在这个财政年度，Lubrick在LMS上将该方法应用于学习评估数据，作为与观看情况基本不同的数据。对于这种实践的目标LMS的Moodle，很难以相关方法以外的其他方式共同获得标题评估数据。结果，1）该方法不仅是特定的日志数据，而且有效地获取了各种各样的LMS数据，以及2）分析Ratic评估数据，只能通过评级来获得不可能详细的评估和课堂评估。此外，去年已经开发了从浏览器数据中获取学习状态的系统，并且有可能在教育实践中进行试验。结果，一般培训师只能使用浏览器获得详细的学习状态数据，而2）仅使用LMS累积学习数据。有关任何开发和研究状况的报道，并总结了它们，目前正在同行评审中。