【研究領域課題番号】20K14078 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / オンライン教育 / eラーニング

【研究成果の概要】

本研究では，教員による教育の効果的なオンライン化を実現するために必要な支援内容が体系的に示された基準枠組み（フレームワーク）を開発すること，およびその枠組みに基づいたオンライン型のFDプログラムを開発および実施し，その有用性を評価することを通して、質の高いオンライン学習の幅広い提供に貢献することを目指す．
本年度に関しては，基準枠組みの検討を進めつつ，オンライン FD プログラムの展開に向けた基盤を構築した．具体的には，オンラインにおける意見集約が困難であったことから，意見集約を促す Web プラットフォームの構築を行った．そのプラットフォームでは，講師の問いかけに対して参加者が投稿し，アルゴリズムに従って配信される他者の投稿を確認しながら「いいね」をつけて，最終的にはそれら「いいね」の情報をもとに人気順に意見が閲覧可能である．本プラットフォームを用いることで，参加者の人数が多くなってもオンラインにおいて講師と参加者，参加者間のインタラクションを実現できるようになった．
また，本プラットフォームを用いたワークショップも継続的に実施しており，ワークショップの実施形式を確立した．具体的には，一方向的な説明は YouTube Live や Zoom を用いて行い，講師と参加者，参加者同士のやりとりは当該プラットフォームを用いて行う環境を構築した．それらは，幅広くオンラインで FD プログラムを提供するための基盤となる．
来年度は基準枠組みをふまえたオンライン FD プログラムの実施および評価を行う予定である．

【研究種目】若手研究

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究領域課題番号】20H01719 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 / メタ認知 / ラーニング分析 / eラーニング / 機械学習 / 教育技術 / 個人化された学習

【研究成果の概要】

Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using the open edX LMS and has been tested with learners in 3 online classes at Tokyo Tech. It is made up of three components: 1) the Metacognitive Tutor to equip students with metacognitive skills needed for autonomous learning crucial to online learning, 2) the Adaptive Engine to help students manage the cognitive strain of having metacognitive tutoring alongside domain knowledge learning, and the 3) Analytics Dashboard based on student responses on the Metacognitive Tutor to give feedback to teachers on where learner interventions might be needed. In 2021, a new component was added called AI Kaku which is AI assisted writing tool. Key takeaways from this research include which metacognitive skills can be learned independently and which ones require nudging from teachers, which algorithms can work best for knowledge tracing while considering metacognitive measures, and how text data from learner metacognitive reflections can be used for learning analytics. Regarding research achievements, one peer review journal paper was published, one invited conference talk, and 9 conference papers were presented at domestic and international conferences. In addition, a doctoral student conducting this research won the best presentation award at the IEEE Teaching, Assessment and Learning for Engineering (TALE) conference in Dec. 2021 based upon this research.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【配分額】8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)

【研究分野】教育工学

【研究領域課題番号】17K12941 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 / 協同学習 / e-learning / オンライン / 高等教育 / 教育工学 / 高等教育開発

【研究成果の概要】

高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした．
本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるアクティブラーニングを組み込んだ FD プログラムのモデルケースを提示できた．

【研究の社会的意義】

本研究を通して実現したオンラインにおけるアクティブラーニングを交えた FD プログラムに関する知見は，実質的な教育改善につながる取り組みが少ないこと，専門家が少ないことが課題であった FD の改善に寄与できる．
また，本研究の過程において開発した，オンラインにおける意見集約を促すプラットフォームは，それ自体の価値も高く，教育の文脈に限らず幅広い場面で意見交換を可能とする点で社会的なインパクトも保持している．

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【配分額】3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)

【研究分野】日本語教育

【研究領域課題番号】17H02355 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC / e-Learning / ICT / 音声 / オンライン学習 / MOOCs / eラーニング

【研究成果の概要】

本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域から登録した受講者は68,192名である（2020年6月18日現在）。
2019年度の実績は以下のとおりである。
【調査１】については、オーストラリア国立大学（キャンベラ）・モナッシュ大学（メルボルン）では、JPCに関する研究発表を行った。国際交流基金シドニー日本文化センター（シドニー）では、現地の日本語教師を対象に、JPCワークショップを行った。建国大学（ソウル）・西安交通大学（西安）では、JPCに関する招聘講演を行った。西安外国語大学では、現地の日本語学習者を対象にJPCワークショップを行った。
中国における【調査１】の分析結果および韓国における【調査１】の分析結果は、それぞれ現地の学術誌に掲載された。また、前年度のタイにおける研究活動は、Japanese Studies Association of Thailand, Vol.9,No.1.に掲載された。
【調査２】については、動画再生ログの分析結果をまとめて、論文を執筆した。
【調査３】に関しては、JPCのSPOC利用について検討を重ね、『早稲田日本語教育学』26号にブレンディッド・ラーニングに関する論文とオンラインでの発音フィードバックに関する論文が掲載された。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【配分額】9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円)