【研究領域課題番号】18H01063 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

深い学び / 機械学習 / Learning Analytics / 授業状況の可視化 / 学習支援 / オンライン授業 / 視線情報 / FD / 教育支援 / 学習行動

【研究成果の概要】

コロナウイルスの影響で大学での対面授業を実施できなかったため，研究計画にあったような対面授業に関する行動データの獲得を行うことができず，分析もできなかった．その代わりとして，オンライン授業を対象とする研究を行うこととした．
まず，オンデマンド授業を対象として，事前に取得した受講者の視線情報を講義映像上に表示し，被験者に視聴させることで視線情報が受講者の講義に対する集中力の向上や孤独感の解消にどの程度寄与するか検証した．その結果，視線情報を提示することにより，講義のペースの把握や受講者の集中力持続に貢献可能であることがわかった．一方で，視線情報を提示することにより他の受講者の存在感が大きく向上するとは言い難く，オンライン講義の不満点である孤独感の緩和には至らないことがわかった．
オンライン授業を対象とした教員の授業改善に関する研究として，オンライン授業を支援するためのWebサイト「オンライン教育ガイド」を構築し，情報源として活用されていることを確認した．また，オンライン授業に関するFDを実施し，他の教員の取り組みを知ることができたことによる安心感，オンラインでの受講の体験，これまでの評価のあり方の問い直し，といった効果が認められた．
大阪大学においてオンライン授業に関する質問紙調査を実施し，分析した結果，学生，教員ともに徐々にオンライン授業に慣れていったこと，学生は課題の量が多いと感じている一方で，教員は授業の準備の負担感が高く，オンライン授業の負荷の大きさが課題であることが分かった．また，1年生の評価が2年生以上に比べて全体的に低い結果となり，大学生活において一度も対面授業を経験していないことによる影響であると推測された．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】15,340千円 (直接経費: 11,800千円、間接経費: 3,540千円)

【研究分野】教育工学

【研究領域課題番号】26282062 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

授業状況の可視化 / 授業状況の推定 / Learning Analytics / アクティブラーニング / 学習支援 / 機械学習 / 授業分析 / 授業研究 / FD / 教育工学 / 学習データ分析 / 集中度推定 / 振り返り / ペンストローク / 授業雰囲気推定 / 可視化 / 受講態度

【研究成果の概要】

本研究では，大学授業における受講生の学習支援を目的として，授業状況や受講生の学習プロセスを把握し，学生にフィードバックする学習支援システムの開発を目指した。アクティブ・ラーニング型授業における授業映像から機械学習によって自動で授業状況を判別し、受講者グループごとの活動量を推定して可視化した．また、タブレットを活用した学習において、ペンストロークの時間間隔を用いた答案の解答停滞箇所の検出手法を提案した。これらの授業状況の情報を授業映像と合わせて提示し、Web上で見ることができるシステムを開発し、インターフェイスに関する評価及び実際にシステムを活用しての授業分析を行った。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31

【配分額】16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)