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Developing a virtual learning environment dynamically optimized for students' circumstances

开发针对学生情况动态优化的虚拟学习环境

基本信息

批准号：
21K17863
负责人：
谷口雄太
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、個別の学習者の学習体験が埋没しがちであり、オンライン授業の増加により一層その傾向が強まっているという問題に対し、学習者の演習から得られる知見などを学習者間で共有して活用することにより、学習者の主体的な学習を支援し、クラス全体の学習効果を高めることを目的としている。プログラミング授業において教師が学習者の学習状況を把握する方法としては、従来から教室における見回りが行われてきた。しかし、見回りによって可能なのは学習者がその時点で何を書いているか確認したり、その時点での疑問点の解消を支援することに限られている。つまり学習状況の連続的な時間変化について把握することは難しかった。学習者の状況の時間発展を機械的に分析し、学習者の演習プロセスの特徴を定量的に表現することができれば、自動的な介入や、注意すべき学習者の存在について教師へ通知することが可能となる。そこで今年度はいくつかの異なるアイディアに基づいて、いくつかの演習プロセス分析手法の開発を行った。その1つは、注意が必要な学習者を自動的に検出する手法である。本研究では学習者のプログラミングに係る行動履歴を分析することで、学習者の要注意度指標を提案した。実際の授業から得たデータに対して手法を適用することで、最終成績に基づいて定めた要注意学生の検出をある程度の精度で可能であることを示した。本研究については国際会議にて発表を行った。また、演習プロセス全体を定量的に特徴付ける手法について開発し、国内の研究会にて発表を行った。本研究では深層学習の技術を用いることで、学習者のプログラミングプロセスを定量的に表現する手法を開発し、得られた定量的表現と最終成績との相関関係について分析を行った。

The purpose of this study is to improve the learning effect of individual learners by improving their learning ability and learning efficiency. How to control the learning status of the learners in the classroom The answer to the question is: "What is the time for learning?" The time of learning is changing. The time evolution of the learner's condition is mechanically analyzed, the learner's exercise characteristics are quantitatively expressed, and automatic intervention, attention, and the presence of the learner is notified to the teacher. This year, the development of analytical techniques has been carried out. However, attention is necessary and learners can automatically detect it. This study proposes an indicator of learners 'attention to learning activities. During the course of teaching, the students should pay attention to the accuracy of their performance. This study was conducted in the context of an international conference. In addition, the exercise will be carried out on the basis of quantitative characteristics and methods, and the domestic research meeting will be carried out on the basis of table. This study aims to explore the application of deep learning techniques, the development of quantitative performance techniques, and the analysis of correlations between quantitative performance and final scores.