大学数学における学習意欲検査と学習データを用いた内省を促す相対比較フィードバック
大学
岩手県立大学
代表者名
千田小百合
チーム
MinaLab
応募カテゴリ
実践方法
研究タイトル
大学数学における学習意欲検査と学習データを用いた内省を促す相対比較フィードバック
研究内容の概要
近年,大学教育において教育改善と学習支援を目的としたラーニング・アナリティクスが進められている.本研究では,大学数学を対象に客観的な学習データと学習者の主観的な性格データを用いて機械学習よる分析を行い,クラス内での学習者の学習意欲,態度,姿勢等を相対比較できるデータを生成,フィードバックすることで,気づき,共感から学習者の内省を促し,成績向上と学習態度の改善を目指す.
支援対象
1.支援している活動:高等教育
2.学習内容:数学
3.支援の意図:教材・教育方法の改善, 学習データの分析
4.学習規模:教室規模
研究の斬新さ、独創的な点
本研究では,新しい学習支援方法の開発を行っている.現在,全国の高等教育機関では,教育改善と学習支援を目的としたラーニング・アナリティクスの研究が進められているが,本研究のような主観的データと客観的データの分析から自己の位置付けを認識させ,気づき,共感から学習者の内省を促す実践的な研究は行われていない.本研究の対象者への主観的データの収集においては,島根式算数・数学の学習意欲検査を活用する.
研究が与える影響
学習・教育効果:主観的データと客観的データを用いたクラス内での相対比較フィードバックにより,学習者の学習意欲,態度,姿勢等を含めた心理面からも内省を促すことができ,従来の成績などの客観データのみよりも気づき・共感において高い効果をもたらす.
変革:主観的データと客観的データを合わせることで学習者の心理も扱う新たなデータを生み出す.個々の教育現場に合った,教育改善ができる.
研究の社会的価値
応用可能性:今回は大学数学を対象としたが,他の教科や企業研修等での応用が可能である.
実用可能性:主観的データと客観的データの収集・分析は,e-learning,心理調査法により行い,その分析は機械学習(Pythonの活用等)で行うため,現状のコンピュータ環境で低コストで十分実現できる.
市場性:教育現場の新たなデータ活用の提案であり,導入も簡単であるため,広い教育分野での活用が期待できる.