研究紹介

デジタル教材の学習履歴を中心とした教育ビッグデータの利活用アプリケーションの研究開発(平成26年7月~)

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本研究では、京セラ丸善システムインテグレーションと連携して、電子教科書の学習者の利用履歴やe-Learning、学務情報などの様々な情報を統合して、教育ビッグデータを構築し、その利活用を通じてきめ細かな教育・学習のサポートを目指します。 本研究は、九州大学全体(学生約2万名、教職員約1万名)を対象に取り組みます。

研究助成

国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)
「ソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発」研究助成
研究実施責任者:緒方広明

論文誌

 

教材閲覧時間予測

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授業の小テストで良い成績を収めている学生のデジタル教材の閲覧時間をもとに,授業で使われる教材の予習に必要な時間を予測する方法を開発しました.また,予測された時間に対して,成績の良い学生と成績の悪い学生との間には,教材の閲覧パターンに違いがあることが分かりました.

国際会議

 

学習の情意面と学習行動の関係性に関する研究

ラーニングアナリティクスは学習行動、情意、また成績の予測をし、その支援法や学習環境のリデザインなどするための方法として注目されています。本研究では、学習の情意面、行動面、成績など包括的な関係性を分析し、学生が学習を進めるにあたり問題なりそうなこと、成績を向上させる心理的な要素、学習意識などを推定することを目的としています。その分析結果から、具体的な授業支援、学習支援が導き出されることが期待されます。2014年から現在までは自己調整学習理論と学習行動の関係性について研究を進めています。