Development and Evaluation of Learning Analytics Platform based on Learning Improvement Model

2022年度では学習成果を高め、メタ認知行動が高くなる学習行動パターンの抽出、ならびにデジタル教材配信基盤について、その結果や操作性について課題がある点に基づいて改修を行った。メタ認知行動が高くなる学習行動の抽出は実際の授業にて行った。メタ認知については授業前にメタ認知尺度”Metacognition-Awareness Inventory(MAI)”を使用して収集した。その事前状態の高低で群分けし、学習行動の差について検討を行った。メタ認知高低群の分け方としては、MAIの合算得点についてZ得点を算出し、そのZ得点についてクラスター分析を行ったところ、2クラスターとなり、プラスになっているクラスターをメタ認知高群、マイナスになっているクラスターを低群とした。その高低群、ならびにスコアとの相関、また平均が1以上である学習行動を特定したところ、自分の理解状況を把握できる学習行動（わかったことを示す機能の利用）や自分自身の学習行動をモニターする機能の利用が低群と比べ統計的有意に多く、成績と正の相関があることが示された。システム改修においても、デジタル教材配信基盤における、自分自身の理解状況を多様に記録できるような形で設計し、実装し直した点、読み込みスピードが遅い点などを改修し、2023年度4月より利用できるようにデプロイを行った。

2022年度では学習成果を高め、メタ認知行動が高くなる学習行動パターンの抽出、ならびにデジタル教材配信基盤について、その結果や操作性について課題がある点に基づいて改修を行った。メタ認知行動が高くなる学習行動の抽出は実際の授業にて行った。メタ認知については授業前にメタ認知尺度”Metacognition-Awareness Inventory(MAI)”を使用して収集した。その事前状態の高低で群分けし、学習行動の差について検討を行った。メタ認知高低群の分け方としては、MAIの合算得点についてZ得点を算出し、そのZ得点についてクラスター分析を行ったところ、2クラスターとなり、プラスになっているクラスターをメタ認知高群、マイナスになっているクラスターを低群とした。その高低群、ならびにスコアとの相関、また平均が1以上である学習行動を特定したところ、自分の理解状況を把握できる学習行動（わかったことを示す機能の利用）や自分自身の学習行動をモニターする機能の利用が低群と比べ統計的有意に多く、成績と正の相関があることが示された。システム改修においても、デジタル教材配信基盤における、自分自身の理解状況を多様に記録できるような形で設計し、実装し直した点、読み込みスピードが遅い点などを改修し、2023年度4月より利用できるようにデプロイを行った。