Developing a virtual learning environment dynamically optimized for students' circumstances

开发针对学生情况动态优化的虚拟学习环境

基本信息

批准号：
21K17863
负责人：
谷口雄太
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、個別の学習者の学習体験が埋没しがちであり、オンライン授業の増加により一層その傾向が強まっているという問題に対し、学習者の演習から得られる知見などを学習者間で共有して活用することにより、学習者の主体的な学習を支援し、クラス全体の学習効果を高めることを目的としている。プログラミング授業において教師が学習者の学習状況を把握する方法としては、従来から教室における見回りが行われてきた。しかし、見回りによって可能なのは学習者がその時点で何を書いているか確認したり、その時点での疑問点の解消を支援することに限られている。つまり学習状況の連続的な時間変化について把握することは難しかった。学習者の状況の時間発展を機械的に分析し、学習者の演習プロセスの特徴を定量的に表現することができれば、自動的な介入や、注意すべき学習者の存在について教師へ通知することが可能となる。そこで今年度はいくつかの異なるアイディアに基づいて、いくつかの演習プロセス分析手法の開発を行った。その1つは、注意が必要な学習者を自動的に検出する手法である。本研究では学習者のプログラミングに係る行動履歴を分析することで、学習者の要注意度指標を提案した。実際の授業から得たデータに対して手法を適用することで、最終成績に基づいて定めた要注意学生の検出をある程度の精度で可能であることを示した。本研究については国際会議にて発表を行った。また、演習プロセス全体を定量的に特徴付ける手法について開発し、国内の研究会にて発表を行った。本研究では深層学習の技術を用いることで、学習者のプログラミングプロセスを定量的に表現する手法を開発し、得られた定量的表現と最終成績との相関関係について分析を行った。

本研究的目的是解决个体学习者的学习经历容易失去焦点的问题，并且这种趋势由于在线课程的增加而变得更加强烈，目的是支持学习者的自主学习并提高学习效果。通过共享和使用信息来提高整个班级的效率。在编程课上，教师掌握学习者学习状况的传统方法是走教室。然而，环顾四周所能做的仅限于检查学习者当时正在写什么并帮助他们解决当时可能遇到的任何问题。换句话说，很难理解学习情况随时间的持续变化。如果能够机械地分析学习者情况的时间演变并定量地表达学习者练习过程的特征，那么自动干预或通知老师需要注意的学习者的存在就成为可能。因此，今年我们基于几种不同的思路，开发了几种运动过程分析方法。其中之一是自动检测需要关注的学习者的方法。在本研究中，我们通过分析学习者编程的行为历史提出了学习者的注意力水平指数。通过将该方法应用于从实际课堂获得的数据，我们表明可以根据最终成绩以一定程度的准确性检测出需要关注的学生。这项研究已在一次国际会议上发表。我们还开发了一种定量表征整个运动过程的方法，并将其提交给国内的一个研究小组。在本研究中，我们开发了一种利用深度学习技术定量表达学习者编程过程的方法，并分析了获得的定量表达与最终成绩之间的相关性。