Quantification and optimization of learning-related factors in PBL and STEM education

本研究では、PBLおよびSTEM教育の学修に関与する因子として、「学修者」「教授者」「教授内容」「教場環境」等の、レディネスならびにアクティビティを定量化し、定量化された学修に関与する因子を最適化することを目的としている。「教場環境」としての授業形態として、対面授業、遠隔授業、ハイブリッド授業、ハイフレックス授業、といった異なる授業形態や、これらを混成した授業形態も存在する。「学修者」のLMS上のログ情報や課題の提出状況や提出内容などから「学修者」のアクティビティを解析でき、授業形態が異なることで「学修者」のLMSへの各曜日アクセス回数、アクセスする時間帯などの変化が確認できた。「教授内容」や課題の頻度などによる差の考慮や、学校毎の特性の考慮は必要であるが、授業形態が異なることで「学修者」のアクティビティが異なることが確認できた。「学修者」のレディネスとして、これらの過去の情報を「学修者」の予測に活用していくことを検討している。「教場環境」が完全に対面授業へと移行しつつある昨今、「学修者」が人との関わりや、紙面でのレポート提出、紙面での試験などに対して、心待ちにしていた「学修者」も存在すれば、戸惑いを感じている「学修者」も存在する。遠隔授業やオンデマンド授業、ハイブリッド授業に慣れてしまった影響も考慮しつつ、学修履歴や学修データ、撮影した動画データから「学修者」のレディネスに繋がる情報の分析を継続している。

本研究では、PBLおよびSTEM教育の学修に関与する因子として、「学修者」「教授者」「教授内容」「教場環境」等の、レディネスならびにアクティビティを定量化し、定量化された学修に関与する因子を最適化することを目的としている。「教場環境」としての授業形態として、対面授業、遠隔授業、ハイブリッド授業、ハイフレックス授業、といった異なる授業形態や、これらを混成した授業形態も存在する。「学修者」のLMS上のログ情報や課題の提出状況や提出内容などから「学修者」のアクティビティを解析でき、授業形態が異なることで「学修者」のLMSへの各曜日アクセス回数、アクセスする時間帯などの変化が確認できた。「教授内容」や課題の頻度などによる差の考慮や、学校毎の特性の考慮は必要であるが、授業形態が異なることで「学修者」のアクティビティが異なることが確認できた。「学修者」のレディネスとして、これらの過去の情報を「学修者」の予測に活用していくことを検討している。「教場環境」が完全に対面授業へと移行しつつある昨今、「学修者」が人との関わりや、紙面でのレポート提出、紙面での試験などに対して、心待ちにしていた「学修者」も存在すれば、戸惑いを感じている「学修者」も存在する。遠隔授業やオンデマンド授業、ハイブリッド授業に慣れてしまった影響も考慮しつつ、学修履歴や学修データ、撮影した動画データから「学修者」のレディネスに繋がる情報の分析を継続している。