Assessment Support Technology for Diverse Learning by Learning Behavior Analysis Focusing on Time-Series Learning Data

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・多様な学びを評価する支援モデルとして、今年度は「オンデマンド型」の講義についての学習行動ログの分析を進めた。課題の提出と動画視聴の学びの評価に繋がる指標となる要因を機械学習の技術を活用した。倍速視聴の分析については、本学の共通教育学生センターとも連携をとり調査分析をすすめ、各種メディアでも取り上げられた。・学習行動ログ収集のためのIoTデバイスとして、M5Stackを購入し、RFIDを活用したフリーアドレス利用行動記録プラットフォームの開発にとりかかった。本システムは、研究代表者が所属する機関の研究棟がフリーアドレスであることに着目し、フリーアドレス空間の有効活用とそこでの学生の行動履歴を把握し、学生個々ならびに集団としての行動履歴について把握することを目的とし、開発をすすめた。・アウトカム評価の要素としての利活用するために大学での学びと専門知識との関係性を推定する研究に取りかかった。大学のシラバスデータを活用し、用語から科目推薦を行うシステムの開発にとりかかり、その手法の検討とシステム開発に取り組んだ。・動画視聴データ、シラバスデータ、フリーアドレス利用行動を分析するための機械学習用GPUコンピュータを選定し購入した。