学習記録データをもとにした先延ばし行動の分類とタイプ別学習支援

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本研究では，LMS上のすべての学習コースの学習ログから得られる変数をもとに「取り掛かり具合」「取り組み間隔」「取り組み順」にあたる特徴ベクトルを作成し，作成した特徴ベクトルをもとに，対象とする授業内において学習者の能動タイプと受動タイプの先延ばし行動の分類を確認する．その結果をもとに，能動タイプと受動タイプの先延ばし行動に分けられた学習者群ごとに，自己調整学習方略をもとに学習支援手法を考案し，学習者個別に学習支援を提供することで高い学習効果が得られることを明らかにする．オンデマンド型遠隔授業の受講生を対象に先延ばし意識特性尺度に回答を求め，学習履歴から分類した先延ばし学習傾向群間で比較を行った．先延ばし群には前半回のいずれかで先延ばしがあり，先延ばし無し群よりも「状況の楽観視」，「先延ばし前の否定的感情」，「先延ばし中の肯定的感情」の下位尺度得点が高い傾向があった．取り掛かった時刻として，1週間を単位に学習コースにはじめてアクセスする時刻が，1週間のはじまりを0，終わりを1として，どこに位置するかで数値化し特徴量の1つとした．「取り組み順」は，時間とは無関係に教材ページにアクセスする順番の変化を数値化して扱うこととし，w週とw-1週でアクセスするページ番号を時系列に並べた2つの数列に対してDDTW(Derivative Data Time Warping)により算出される類似度によりページ遷移の仕方を数値化した．アクセス回数なども含めた特徴量を設定し，特徴量エンジニアリングを一旦終えて，成果や先延ばし行動との関係性について検討した．