うちの学生が国際会議CELDA2020にてBest Paper Awardを受賞しました


ちょっと・・・かなり驚きだったのですが、山田研学生の陳さんがなんと国際会議CELDA 2020にてBest paper awardの1つに選ばれました。3件受賞があったのですが、そのうちの1件です。本人も驚いたようです・・・いやいや、私も。まさか受賞できるなんて思ってもいませんでした。Reviewerのみなさま、Committeeのみなさま、ありがとうございました。受賞対象は・・・

Chen, L., Lu, M., Goda, Y., Shimada, A., and Yamada, M. (2020). Factors of the use of learning analytics dashboard that affect metacognition, Proceedings of CELDA 2020, pp.295-302

です。島田先生@本学大学院システム情報科学府代表で、私が主たる共同研究者として関わっています、AIP加速研究(2019年度採択)の成果です。私が総括しています教育チームでデザイン、開発、評価をしていますMetaboardの1機能 “Reading path”の形成的評価についてまとめたものです。受講したクラス全体と自分の学習活動の違いを比較し、自分に足りていないことや、他者の学習行動を参考に自分の学習の改善に役立ててもらおうと思って、開発したものです。

コロナ禍の影響で、オンライン授業を余儀なくされた教育機関は学校種別を問わず、多かったことかと思います。対面授業であれば、受講者同士で「この授業資料、意味わかった?ここってどういう意味?」とか「その項目ってどこで見つけた?」とか、「このスライドの点で、前にやったっけ?」とか、いろいろ相談しあったりして、学習していくことも可能だったと思います。Reading pathはそこまで対面の状況を再現できるわけではないのですが・・・(笑)、少なくとも、同期遠隔環境において、同じ授業を受講している学生さんたちがどのような資料の読み方をしていて、どのスライドに注目しているのか、みんな、どの点に注目しているのか、自分と比較することができ、学習の参考とすることができます。とても評判がよく、思いがけないことに、「安心感があった」といった意見も頂きました。もちろんこのシステムだけで全てがカバーできるわけではなく、あくまで支援機能として位置づけています。まだまだ課題はあります。ですが、オンラインで不安に思っている学生さんたちの一助になったことに、研究はさておき、とてもうれしいことですし、さらなるラーニングアナリティクスを踏まえた支援システムを開発していきたいと思います。

授業に役に立ったという意見を学生さんから頂いたことに加え、Best paper awardまでも頂くことで、国際的にも研究として認めて頂いたことに大変栄誉なことだと思います。AIP加速研究は島田先生代表の情報科学系チーム、学習リソース管理に関わる研究をしている図書館チーム(内山先生)と山田の教育チームが連携して進めています。これからもよいものを開発して、研究を進めていくとともに、学生さんたちの学習を支援できる良いものをつくっていきたいと思います。

今後ともどうぞよろしくお願いします。