Development of a Model for Receiving Quality Feedback through Data-driven and Knowledge-driven Approaches

开发通过数据驱动和知识驱动的方法接收质量反馈的模型

基本信息

批准号：
20H01727
负责人：
合田美子
金额：
$ 11.23万
依托单位：
Kumamoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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、自身の成長のために有用なフィードバックを誘起するために必要な要因を明らかにし、体系的にモデル化することを目的としている。成長のために必須なフィードバックをいかに引き出すことができるかについて、データサイエンス(データ駆動型アブローチ)と経験・観察・既存の理論やモデル(ナレッジ駆動型アプローチ)を組み合わせ探索する。研究範囲は、学習者とフィードバック提供者の1対1の場面、研究会のような学習者と複数のフィードバック提供者がいる1対多の場面を対象とする。また、フィードバックをもらう場面だけでなく、その前後の要因も含め、動的・静的なフィードバック誘起要因を同定する。本研究では、フィードバックの提供だけでなく、学習者からの働きかけにより、より質の高いフィードバックを誘起する手法を提案することを目指す。大学における研究ゼミ、授業実践より、これまで体系化を進めてきた、フィードバックの授受におけるフィードバックシーカー(フィードバック要請者)とプロバイダー(フィードバック提供者)間での建設的なフィードバックを誘起する要因について、2022年度では海外の研究者とも連携し検証を進めた。さらに、Community of Inquiryを活用し、フィードバックし合うことにより学び合うコミュニティのデザイン手法について検討を行った。また、対象者を拡大し、フィードバックシーカーの資質について、生涯学習を必要とする社会人や高齢者に対しても調査を開始した。データ駆動の観点から、フィードバックシーカーのレディネスについて、発表準備状況だけでなく個人特性もふまえた数理モデル案の開発を進めてきたが、2022年度ではさらにデータの種類を増やし、さらに精緻化を図った。また、必要なデータ収集の方法を含む、フィードバックの誘起および利活用を促進するための支援システムの開発と改修を行った。

这项研究的目的是澄清并系统地模拟诱导对个人成长有用的反馈所必需的因素。我们将把数据科学（数据驱动方法）与经验、观察以及现有理论和模型（知识驱动方法）相结合，探索如何获得对增长至关重要的反馈。研究范围涵盖学习者和反馈提供者之间的一对一情况，以及一对多情况，例如有学习者和多个反馈提供者的学习小组。此外，我们还会识别动态和静态的反馈诱发因素，不仅包括收到反馈的情况，还包括收到反馈之前和之后的因素。在这项研究中，我们的目标是提出一种方法，不仅可以提供反馈，还可以通过与学习者的互动产生更高质量的反馈。基于研究研讨会和大学教学实践，我们对反馈寻求者（反馈请求者）和反馈提供者（反馈提供者）在提供和接收反馈时引发建设性反馈的因素进行了系统化。 2022 2017财年，我们与海外研究人员合作，进行验证。此外，我们使用探究社区来考虑一种通过提供反馈相互学习的社区设计方法。关于反馈寻求者的素质，我们还扩大了目标受众，包括需要终身学习的工作成年人和老年人。从数据驱动的角度来看，我们一直在为反馈寻求者的准备情况开发一个拟议的数学模型，该模型不仅考虑了演示准备状态，还考虑了个人特征，但在 2022 年，我们将进一步增加数据类型并进一步细化它.此外，我们还制定并修订了支持系统，以促进反馈的获取和利用，包括必要的数据收集方法。