Quantified individual learning support by learning path optimization based on correlation

本研究は、オンライン学習における学習ステータスと学習コンテンツの相関関係に基づいてラーニングパスを最適化し、定量化個人学習を支援することを目的とする。2022年度は、主に①開発環境の構築（PCの導入、研究用LMS環境構築）；②研究データの収集、関連学会への参加による情報収集；③学習履歴データの解析の3つについて研究を進めた。研究成果としては、以下の2点が挙げられる。（１）受講及び受験などの学習ステータスを定期的に共有することが学習者に及ぼす影響を調査した。先行研究で言及されたポジティブとネガティブ形式での情報共有の不足を解決するために、中性的な形式で受講及び受験などの情報を定期的に共有することを検証した。結果として、該当方法が修了率にはほとんど影響しないが、成績の向上に効果があることがわかった。研究成果は、日本高等教育学会第25回大会にて、「オンデマンド教育におけるプロセスフィードバックと学習効率の関係に関する考察」として発表した。（２）学習者の学習ステータスと学習コンテンツの相関関係を抽出する方法を研究し、年齢、成績、再履修状況などのステータスを用いて、学習コンテンツの学習順序に基づいて有向グラフを作成し、改善されたラベル伝播法による学習履歴の解析を行った。結果として、繰り返し学習を行った学生の成績は良く、さらに年齢層の高い学生と年齢層の低い学生を比較すると、年齢層の高い学生の方が多くの学習コンテンツを用いて学ぶことが確認された。さらに、再履修者は学習コンテンツの利用量が少なく、加えて、不合格と履修放棄率が高くなることが確認された。研究成果は研究論文として国外の学術雑誌へ論文を投稿し、レビュー段階となっている。

本研究は、オンライン学習における学習ステータスと学習コンテンツの相関関係に基づいてラーニングパスを最適化し、定量化個人学習を支援することを目的とする。2022年度は、主に①開発環境の構築（PCの導入、研究用LMS環境構築）；②研究データの収集、関連学会への参加による情報収集；③学習履歴データの解析の3つについて研究を進めた。研究成果としては、以下の2点が挙げられる。（１）受講及び受験などの学習ステータスを定期的に共有することが学習者に及ぼす影響を調査した。先行研究で言及されたポジティブとネガティブ形式での情報共有の不足を解決するために、中性的な形式で受講及び受験などの情報を定期的に共有することを検証した。結果として、該当方法が修了率にはほとんど影響しないが、成績の向上に効果があることがわかった。研究成果は、日本高等教育学会第25回大会にて、「オンデマンド教育におけるプロセスフィードバックと学習効率の関係に関する考察」として発表した。（２）学習者の学習ステータスと学習コンテンツの相関関係を抽出する方法を研究し、年齢、成績、再履修状況などのステータスを用いて、学習コンテンツの学習順序に基づいて有向グラフを作成し、改善されたラベル伝播法による学習履歴の解析を行った。結果として、繰り返し学習を行った学生の成績は良く、さらに年齢層の高い学生と年齢層の低い学生を比較すると、年齢層の高い学生の方が多くの学習コンテンツを用いて学ぶことが確認された。さらに、再履修者は学習コンテンツの利用量が少なく、加えて、不合格と履修放棄率が高くなることが確認された。研究成果は研究論文として国外の学術雑誌へ論文を投稿し、レビュー段階となっている。