MoodleMoot Japan 2025

STACKとGeoGebraの連携によるラーニング・アナリティクスの応用としてのパフォーマンス評価の実現に向けて

1 Mar 2025, 14:35

30m

1号館 / Bldg. #1 (京都リサーチパーク / Kyoto Research Park)

一般講演 / General Presentation 学習データの分析と評価 / Learning Analytics and Evaluation Ａ会議室・Room A

Speaker

Jun (準) Saito (斉藤) (Obihiro University of Agric. & Vet. Med. (帯広畜産大学))

Description

Moodleのログデータに対するラーニングアナリティクス（LA）によって，他のデータや分析からは得ることの困難な客観的情報が利用可能となり，学習状況の可視化や傾向の把握，将来予測等の応用が研究・開発されている。しかし，そうした記述的・診断的・予測的なLAの活用による，学習成果の向上や教育内容の改善に対する効果は必ずしも明確ではない。本研究では，LAによってMoodle上でパフォーマンス評価を行い，学習者にとっては効果的なフィードバックがリアルタイムに与えられることによる学習成果の向上が，授業者にとっては通常のオンラインテスト等では困難な口頭試問が擬似的に実現されることによる教育支援効果が，それぞれ得られることを目指す。具体例として，GeoGebraで作成した動的シミュレーション型教材をSTACK問題タイプと連携させたパフォーマンス課題を開発する。シミュレーションの操作ログから，学習者の理解状況の反映と思われる特徴を抽出し，それらと問題への解答とを組み合わせた複数のパターンに対するフィードバックを行う。通常のオンラインテストによるフィードバックとの違いを検討して，本パフォーマンス評価例の有効性や課題等を議論したい。