基盤研究Aが採択となりました

ほんとに驚きました!!この度、審査をしてくださりました先生方に大変感謝致します。審査をご担当された先生方、年末、年明けにかけて大変お忙しい時期だったように思います。先生方のご判断に違えぬよう、精一杯、教育現場の問題解決に貢献し、積極的に成果を国内外へ出していけるよう頑張ります。ありがとうございました。

この度、採択されたのは、ラーニングアナリティクスの研究でして、「学習行動」というものを理解するために、そもそものログというものを見直す必要があるのではないか?と思って、その学習ログの捉え直し、その捉え直したログを活用して、学習の改善につながるラーニングアナリティクス基盤を開発し、評価するものです。

基盤研究A 学習行動改善モデルに基づくラーニングアナリティクス基盤の開発と評価 2022年度ー2025年度

ラーニングアナリティクス研究をずっとやってきて経験的に感じたことなんですけど、ラーニングアナリティクス研究においてダッシュボード研究というのはメジャーな分野なんですけど、いろんなアルゴリズムを駆使して、ただダッシュボード作って評価し、実践を良くすることでいいわけじゃないんだなって、この1、2年でやっと感じるようになりました。ダッシュボードは学習管理システムなど、もともとの学習行動が行われるプラットフォームやコンテンツ配信基盤があってこそのダッシュボードで、その大元のシステム内の行動を可視化してるに過ぎないんですよね。何を言ってるかといいますと、もともとの学習管理システムやコンテンツ配信基盤などのプラットフォームのデザインのあり方を考えないとできない点も多いですし、ラーニングアナリティクスを進めてみて、キーになる学習行動が見えてきて、プラットフォームそのものを見直さないといけないことって多々あるんです。でも、プラットフォームありきでラーニングアナリティクスをすることって多くて、プラットフォームを修正するというのはなかなかできないです。

今回はその点に着眼して、プラットフォーム上の学習行動を可視化するダッシュボードをただ作るという、一方向性の研究をするんじゃなくて、その逆を考えるというところにポイントがあります。ダッシュボード開発・評価を代表するラーニングアナリティクス関係の成果から基盤のデザインのあり方を考えて、改善していくという、ラーニングアナリティクスをより良くしていくサイクルを回せる基盤を作りたいのです。

この度は、毎度お世話になっている、インストラクショナルデザイン、評価系にお強い熊本大学の合田先生、自然言語処理を中心に機械学習関係をご専門とされている本学の谷口雄太先生に基盤Bから引き続きご参画下さりました。さらに、空間情報学をご専門とされ、本学のラーニングアナリティクス基盤開発にもご尽力を下さっているLu Min先生、ニューラルネットワークをご専門とされている大久保文哉先生に新たに入っていただきまして、4年間の研究計画で進めて参ります。いつもお世話になってる島田先生にも入っていただきたかったのですが、エフォートがないということでして、研究協力者として関わって下さることになりました。

分担者、協力者の先生方とよいシステムデザイン、開発、評価を進め、ラーニングアナリティクスから教育の課題解決に貢献できる研究を進めていきたいと思います。研究成果も審査をされた先生方、みなさんのご期待に添えるようにしっかり出して行こうと思います。

今後とも宜しくお願い致します。