フィンランド，米国，日本の連携による知識創造型学習の評価手法開発

通过芬兰、美国和日本之间的合作开发知识创造学习的评估方法

• 批准号: 21K18502
• 负责人: 大島 純
• 金额: $ 3.99万
• 依托单位: Shizuoka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18502/
• 关键词: 知識創造型学習

本研究は，研究代表者(大島純)と， Univ. of HelsinkiのProf. Kai Hakkarainen，Univ. of Wisconsin at MadisonのProf. David W. Shafferを国際研究協力 者として迎え，3名で実施する.大島は，これまで学習者の対話場面で，共起する重要単語の関連性に着目した社会ネットワーク分析を開発し，知識創造実践の 「アイディアの変遷」を捉える分析手法を提唱している.Prof. Shafferのチームは，詳細なエスノグラフィー研究に基づく，対話のコード(文化的意味)の共起を ネットワークとして表象するEpistemic Network Analysisを提唱している.また，言語データと同時に表出される身体的行為や創出される人工物などを加味した 時系列分析の重要性をProf. Hakkarainenのチームは強調し，Making-Process-Rug Video Analysisを提唱している.これら，異なる分析アルゴリズムが持つ長所と短所を適切に比較検討するためには，同一のデータセットを共有し，それぞれの分析手法で分析し，その結果を議論する必要がある.そこで本研究では，フィ ンランド，アメリカ，日本で展開する知識創造型学習の分析アルゴリズムの研究を，それぞれのチームが展開する実証研究で収集するデータを英訳して共有 し，各自の分析アルゴリズムで分析，その結果を研究ミーティングで共有議論するサイクルを展開し，最終的な知識創造型学習分析アルゴリズムを構築する.第 一年度は，お互いの発表論文で利用したデータセットを共有し，その分析結果を議論した.それを受けて，第二年度は言語データの解析アルゴリズムの統合に加えて，非言語行動のデータの導入について実データを元に部分的に分析した結果を共有することでさらに議論を深めた．

The representative of this study, Jun Oshima, Univ. of Helsinki Prof. Kai Hakkarainen，Univ. of Wisconsin at MadisonのProf. David W. Shaffer, International Research Collaborator, 3. Big Island, this is the learner's conversation scene, together with the development of important language relevance, social development analysis, knowledge creation and implementation of the "failure to move" analysis methods to promote the middle.Prof. Shaffer's speech, detailed research, Epistemic Network Analysis of the common occurrence of language and cultural meanings. The importance of time series analysis of artificial objects created by speech and expression of body behavior is also discussed. Hakkarainen's voice is strong, Making-Process-Rug Video Analysis is very important. The analysis method is necessary to discuss the results of the analysis. This study focuses on the analysis of knowledge creation learning in Japan. The study focuses on the analysis of knowledge creation learning in Japan. The study focuses on the analysis of knowledge creation learning in Japan. The ultimate knowledge creation type of learning analysis is to construct a system. In the first year, we discussed the results of the analysis. In the second year, the analysis and integration of speech and non-speech actions were carried out.

项目成果

Knowledge-Building Analytics: Quantitative Ethnography of Knowledge-Building Practices

知识构建分析：知识构建实践的定量民族志

• 发表时间: 2022
• 作者: Oshima;J.
• 通讯作者: J.

Artificial Intelligence and New Technologies in Inclusive Education for Minority Students: A Systematic Review

人工智能与新技术在少数民族学生全纳教育中的系统评价

• DOI: 10.3390/su142013572
• 发表时间: 2022
• 期刊: Sustainability
• 影响因子: 3.9
• 作者: Salas-Pilco Sdenka Zobeida;Xiao Kejiang;Oshima Jun
• 通讯作者: Oshima Jun

Artifact-mediated collective cognitive responsibility in learning through collaborative designing

通过协作设计学习中人工制品介导的集体认知责任

• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of the 15th international conference on computer-supported collaborative learning
• 作者: Oshima;J.;Kawasaki;M.;Ohsaki;A.;Mehto;V.;Seitamaa-Hakkarainen;P.;& Hakkarainen;K.
• 通讯作者: K.

Diversity in Learners’ Contributions to Idea Improvement Processes Among the High Learning-Outcome Groups in a Knowledge Building Practice

知识构建实践中高学习成果群体的学习者对想法改进过程的贡献的多样性

• 发表时间: 2022
• 期刊: CSCL Proceedings (ISLS Annual Meeting 2022)
• 作者: Anthony J Taiki Kawakubo;Jun Oshima;Ritsuko Oshima
• 通讯作者: Ritsuko Oshima

Web Services for Collaboration Analysis With IoT Badges

• DOI: 10.1109/access.2022.3222562
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Access
• 影响因子: 3.9
• 作者: Shunpei Yamaguchi;Motoki Nagano;Shunpei Ohira;Ritsuko Oshima;J. Oshima;T. Fujihashi;S. Saruwatari;Takashi Watanabe