Project

Open Education と学習データ解析に関する研究プロジェクト

本プロジェクトでは、プログラミング教育を主な対象とし、教育のための教材開発や、学習者のプログラミング学習をサポートする学習データ解析方法や、教員やチーティング・アシスタントが適切なフィードバックを行う手法を開発し、評価しています。プログラミング教材については、プログラミングを学習する前に学習していただきたい領域に関する教材、そして各種言語(C言語,Java, VBA,Python)の教材や演習問題の開発をしています。学習データ解析については、プログラミング学習支援システムなどを用いて学習者に関するデータを取得し、学習者の学習をサポートや教員などから適切なフィードバックを行う手法について開発し評価をしています。

Project Director

寺脇由紀

Initiative

米国を中心に世界中でMOOCs(Massive Open Online Courses、大規模公開オンライン講座) というインターネット上に大規模オンライン講座が展開されるようになり、ただ単に講義を配信するだけでなく、教員から学習者へのフィードバックや学習者の評価までを含めた講座が設置されています。このような講座の実現には、学習者の学習履歴を解析する「学習データ解析」が欠かせません。学習データ解析には、近年、深層学習の適用が盛んであり。マルチモーダル学習解析によって学習者個別の学習をサポートする個別学習(Personalized Learning)や学習者に適当な学習を推薦するアダプティブ学習(Adaptive Learning)の提供も実現されつつあります。

本プロジェクトでは、米国を中心としたMOOCs の事例に触れながら。プログラミング学習においてPersonalized LearningやAdaptive Learningの提供の実現に向けて、プログラミング学習教材の開発、プログラミング学習支援システムに蓄積される学習履歴などの学習データや学習者の情動的データを解析し、学習者へ適切にフィードバックを行う手法や、プログラミング学習における学習者の学習行動調整(自己調整学習)を促すための手法に取り組んでいます。


本プロジェクトは,科研費 基盤研究(C)「深層学習を用いた学習データ解析に関する研究」として助成を受けています.

Open Education と学習データ解析に関する研究プロジェクト

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