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J-GLOBAL ID：202102248226962636   整理番号：21A0323906

名刺型センサを用いた協調学習分析手法に関する一検討

著者 (7件)： 山口隼平 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  大多和修介 (静岡大 大学院総合科学技術研究科) ,  大島律子 (静岡大 大学院総合科学技術研究科) ,  大島純 (静岡大 大学院総合科学技術研究科) ,  藤橋卓也 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  猿渡俊介 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  渡辺尚 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2020  号： 1  ページ： ROMBUNNO.7B-5  発行年： 2020年06月17日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 協調学習とは,他者と協調(コラボレーション)しながら創造的な問題解決に取り組む能力を育む学習である.他の学習者と協調しながら問題解決に取り組むことによって,自身にはない考え方を他の学習者から学ぶことができたり,他の学習者と意見をすり合わせる過程を通じてメンバ間の社会的関係を向上させる能力を習得したりすることができる.しかしながら,現状の学習科学の分野では定性分析の手法を用いて協調学習を分析しているため,数十人が参加する協調学習を対象として分析するには人的コストや時間的コストの面で課題がある.本研究では,協調学習における定性分析をサポートすることを目的として学習科学の研究者が着目すべきポイントを自動抽出する「Sensor-based Regulation Profiler」を提案する.Sensor-based Regulation Profilerは,学習者からセンサデータを取得する名刺型センサと取得したセンサデータを分析するデータマイニング技術から構成される.データマイニング技術はセンサデータから協調学習中のソーシャルグラフ・学習フェーズ・発話者を自動抽出することで定性分析で生じるコストの低減を図る.名刺型センサを用いた実証実験からデバイス間における時刻同期誤差を約±30μsに抑えられることがわかった.また,実際の協調学習に対してSensor-based Regulation Profilerを用いた実験評価から学習者のセンサデータを用いてソーシャルグラフ・学習フェーズを自動的に抽出・視覚化できること,平均約77.8%の精度で発話者特定を実現できることがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： 定量的分析 ,  協調作業 ,  問題解決 ,  センサ ,  測定データ ,  *データマイニング ,  実証実験 ,  人間関係 ,  原価低減 ,  発話 ,  性能評価 ,  同期信号 ,  可視化 ,  サポートベクトルマシン ,  ディシジョンツリー ,  知識獲得 ,  減少 ,  変化
準シソーラス用語： *協調学習 ,  名刺型センサ ,  センサデータ ,  ソーシャルグラフ ,  発話者 ,  無線同期 ,  知識創造

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (23件)：

• 文部科学省,“高等学校学習指導要領 (平成30年告示),”https://www.mext.go.jp/content/1384661_6_1_3.pdf, March 2018,2019/12/16 参照.
• J. Oshima, R. Oshima, and Y. Matsuzawa, “Knowledge Building Discourse Explorer: A Social Network Analysis Application for Knowledge Building Discourse,” Educational Technology Research and Development, vol.60, no.5, pp.903-921, October 2012.
• J. Oshima, R. Oshima, and W. Fujita, “A Multivocality Approach to Epistemic Agency in Collaborative Learning,” The Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) Conference 2015, pp.62-69, Gothenburg, Sweden, July 2015.
• J. Oshima, R. Oshima, and K. Fujii, “Student Regulation of Collaborative Learning in Multiple Document Integration,” the Proceedings of the International Conference of the Learning Sciences, vol.2, pp.967-971, January 2014.
• J. Oshima, A. Ohsaki, Y. Yamada, and R. Oshima, “Collective Knowledge Advancement and Conceptual Understanding of Complex Scientific Concepts in the Jigsaw Instruction,” 12th International Conference on Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) 2017, pp.57-64, Philadelphia, Pennsylvania, USA, July 2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： 名刺 ,  協調学習 ,  分析 ,  手法