| 講演名 | 2023-03-15 自己調整性を補償する問題推薦型知的学習支援システムの開発に向けた検討 田井 文也(東海大), 倉重 宏樹(東海大), |
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| 抄録(和) | 問題推薦型知的学習支援システムは問題推薦による学習効率の向上が期待できる一方で，問題点として自己内省や方略プランニングなどの自己調整の機会が失われることがある．そこで本研究では，問題推薦に基づき学習効率を高めながらも自己調整学習が損なわれないITSの開発を試みた．このシステムは学習者の能力と問題の難易度を推定し，問題推薦を行い，自己調整シートを用いて自己調整学習を促す．ITSはMath Gardenを参考にSigned Residual Time(SRT) scoring ruleおよびElo-rating systemを使用した問題推薦システムを開発し，自己調整シートは独自に開発した．実験群と対象群の事前事後テストを比較したところ，介入による問題推薦による学習効率の促進の硬貨を損なわないことが示された．また，学習に対する意識に変化があることがある程度示唆する結果が得られた．今後の研究課題として，システムの改善および，より正確に検証を行う方法を提案する． |
| 抄録(英) | Intelligent Tutoring Systems (ITS) that recommend items are expected to improve learning efficiency by recommendation. However, there is a concern that opportunities for self-regulated learning such as self-reflection and strategic planning might be lost. Therefore, in this study, we tried to develop an ITS that increases learning efficiency based on recommendations and prompts self-regulated learning. The proposed system recommends items by estimating the user's ability and difficulty of the item and prompts self-regulated learning by using self-regulated sheets. The recommender system is based on Math Garden that used Signed Residual Time (SRT) scoring rule and Elo-rating system. The self-regulated sheet is developed by us. It was shown that the learning performances of the participants were imposed to write self-regulated sheets compared to the performances of the control group. This suggests that our intervention does not impair the promoting effects endowed by the recommendation. In addition, we found a marginally significant effect of the intervention on goals that the participants internally minded. As future plans, we propose a way to improve our system and a method to validate it more precisely. |
| キーワード(和) | 自己調整学習 / 知的学習支援システム |
| キーワード(英) | self-regulated learning / Intelligent Tutoring Systems |
| 資料番号 | NC2022-113 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2023/3/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Electro-Communications |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 堀 潤一(新潟大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Junichi Hori(Niigata Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 吉田 久(近畿大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 奥野 竜平(摂南大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Ryuhei Okuno(Setsunan Univ) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 湯田 恵美(東北大) / 金子 美樹(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Emi Yuda(Tohoku Univ) / Miki Kaneko(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 自己調整性を補償する問題推薦型知的学習支援システムの開発に向けた検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Towards recommendation-based Intelligent Tutoring Systems promoting self-regulated learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己調整学習 / self-regulated learning |
| キーワード(2)（和/英） | 知的学習支援システム / Intelligent Tutoring Systems |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田井 文也 / Tai Fumiya |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東海大学(略称：東海大) Tokai University(略称：Tokai Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 倉重 宏樹 / Kurashige Hiroki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東海大学(略称：東海大) Tokai University(略称：Tokai Univ) |
| 発表年月日 | 2023-03-15 |
| 資料番号 | NC2022-113 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NC-425 |
| ページ範囲 | pp.119-124(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |