みなさん、こんにちは。
2024年3月18日から3月22日までの五日間、京都の国立京都国際会館でthe 14th international learning analytics and knowledge conference（LAK24）に参加しました。LAKは、ラーニングアナリティクス(LA)の最先端研究や教育におけるデータ活用、システム開発などを扱う学会であり、教育工学分野における重要なイベントの一つです。今年は、生成系AIの応用、機械学習による学習データの分析、マルチモーダル・ラーニングアナリティクス（MMLA）に焦点を当てた興味深いセッションが多数ありました。
会議の初日、「The 6th Workshop on Predicting Performance Based on the Analysis of Reading and Learning Behavior」に参加しました。特に、「The Feasibility of Utilizing ChatGPT in Learning Analytics for the Identification of At-Risk Students」や「Enhancing Personalized Learning with MBTI Forecasts and ChatGPT’s Tailored Study Advice」などの発表に関心を持って、興味深く聞きました。これらの発表は、生成系AIとLAを組み合わせることで、学習につまずいている学習者を識別することにとどまらず、MBTI (Myers-Briggs Type Indicator, 人々の性格を16種類のタイプに分類するツール)といった学習者の性格などの特徴に応じたカスタマイズされた学習の支援が可能になることを示唆していました。
3月19日は、「Learning Analytics from Virtual Reality」ワークショップに参加しました。LAを仮想現実（VR）学習環境に取り組みかについて多くの発表を聴講して、大変勉強になりました。特に、Marcus Specht先生が発表した「Perspectives on LA in and from VR: from tracking guitar chords to discussing airplane design」のKeynoteから、個人学習に対する限界的練習(Deliberate practice)を支援するVRのギター学習ツールや、協調学習におけるVR学習環境の実例が取り上げられて、LAがどうVRの没入型学習体験とは何か、より効果的な学習環境の設計に貢献するかについて、自分でいろいろアイデアを考え、自分の研究に活かそうと思いました。
20日から22日にかけてのメインカンファレンスでは、LAダッシュボード、自己調整学習、そしてMMLAに関連する研究報告を中心に聞きました。そのなか、ENA (Epistemic Network Analysis)やONA (Ordered Network Analysis)を用いた研究をいくつか聞いて、今まで意識していなかった分析手法の応用のため、分析手法について広がっていることを認識しました。特に、「TAM4SRL: A Consolidated Temporal Analytic Method for Analysis of Self-Regulated Learning」(Nath, Gasevic, Fan & Rajendran, 2024)の研究では、ONAとパターンマイニング、データの可視化など複数の方法を統合して、自己調整学習の学習活動を調査する新たな方法を提案しました。提案された方法は、学習活動が時間の経過と共にどのように変化するかを直感的に示す学習データの可視化、自己調整学習活動の順序を調べるONA、学習プロセスにおける何回も繰り返した活動シーケンスを識別するパターンマイニングを使用して、このような多次元の調査を通じて、行動の時間の特性を強調して、自己調整学習を支援するためのLAのより包括的な新しい方法を提案しました。また、今まで読んだMMLA研究は分析に重点を置いていますが、今回のLAK24の発表を聞くことで、MMLAが生理データの収集と分析に留まらず、学習者にとってより適切な学習環境を設計・創造することができるようになると意識しました。
LAK24は私にとって非常に有意義な経験となりました。特に、生成系AIの進化がラーニングアナリティクスの可能性をどのように広げているか、VRといった新技術などが学習体験をどう変革し得るのかを考える機会となりました。これらの知見は、今後の研究方向性や教育実践への応用に大きな影響を与えると思います。その一方、最新のラーニングアナリティクスの分析手法や生成系AIに関して、自分の知識や技術の更新が追いついていない部分があると感じました。これは、自己の研究における課題を改めて認識させて、それを乗り越えるための動機付けとなりました。また、他の研究者たちとの交流からは、多様な視点やアイデアを得られて、これまでの自分の研究に新たな視角をもたらしてくれました。そこで、今回のLAK24をもとに、今後はさらに積極的に国際会議に参加して、研究の質の向上と新しいコラボレーションにつなげていきたいと思います。
（文責：耿 学旺）
