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Development of Self-Regulated Learning Support System in Continuous Learning along Knowledge Body

沿着知识体持续学习的自主学习支持系统的开发

基本信息

批准号：
20K12111
负责人：
小松川浩
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Chitose Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

オンラインを活用した自己調整型学習のモデルを2021年度までに完成させた。本モデルの起点となる学習支援システムは、学修者の自律的な学習を促すため、可視化された知識体系の中に知識とCBTで習得可能なシステムとなっている。これを反転で用いて、オンラインでグループワーク及びワークシートベースの個人課題を行う授業モデルとした。2022年度はその実証を公立千歳科学技術大学の学部共通及び専門でのプロジェクト活動と、カリキュラム体系の中で実施し、各プログラムでの有用性の評価を行った。2021年度以前の対面を活用した授業と比較しても、リテラシー及びスキル両面で学習効果の向上を確認した。一連の活動をすべてオンラインで実施することで、学習支援システムとしての仕様も明らかにできた。具体的には、第一に、授業の開始・途中・終了で、授業モデルの中で振り返りを行える機能を実装し、実運用を図った。第二に、そのこの振り返りを機械学習アルゴリズムを活用して、クラスタリング分類して、学修者の主体性に応じた段階的な自動アドバイジングのアルゴリズムを確立した。また、これに基づき、実際にアドバイジングをかけ、学修者からのフィードバックを分析した結果、有用性の確認もできた。なお、本科研の自動アドバイジングは、学修者のCBTの取組状況、教科書の閲覧時間、グループワークの課題の進捗に基づき、学習科学的な観点でクラスタリングに意味づけを行って分類した。さらに、学修者の振り返り内容や目標設定をBERTを用いて分類した。一方で、2022年度末になり、Chat GPTが活用できる環境となった。現在、上記の特徴量と学修者の振り返りと目標設定を含めて、GPT経由で、アドバイジングをかける取組を試行したところ、教師の教育ポリシーを反映して、多様で柔軟なメッセージが返せる状況になっており、当初の想定以上の結果となる可能性が高い。

Please use your own orthopedics to complete the project in 2021. The starting point of this book is to support students to learn how to learn, to promote learning, and to make it possible to learn CBT in the knowledge system. Please use the following information: please do not use any information, please do not use any information, and do so. You may need to apply for a personal training program. In the year 2022, the Department of Science and Technology of the Public University of Science and Technology is in common and the departments are responsible for the operation of activities, the implementation of the information system, and the availability of information in each department. Prior to the year 2021, the results of face-to-face training programs have been confirmed to be higher than those of students in the field of education. One day, activity training, training and training. The specific training, the first one, the training on the way to the beginning of the training program, and the return of the training machine in the course of the start of the training program. In the second part, the mechanical engineering system is used to make sure that the active use of the machine, the classification of the subjectivity of the students, and the establishment of the system. The results are analyzed by the students, and the usefulness is confirmed by the usefulness. The automatic training of students and students in this scientific research program, the CBT selection of students, the time of the teaching and learning program, the basic course of the course of science and technology, the training of science and technology, and the classification of science and technology means that students can be classified into categories. Users and learners click to return the contents of the content program to set the BERT system to classify the users. On the one hand, at the end of 2022, there will be active use of environmental protection materials by Chat GPT. At present, the setting of the user response target for the trainee of special training contains the following settings: the user, the GPT user, the user