Description
Presentations in Room B
2010年以降、帯広畜産大学 (以下、畜大) では学部生を対象にスペイン語コースが初めて導入された。畜大は、学生が基礎知識を習得できるよう、前期と後期にそれぞれ1コマを開講した。当初、非常勤講師1名がコース担当し、1クラスあたりの受講生数は25名に限定した。
しかし、2012年以降、専任教員 (報告者) がスペイン語コース担当することになった。受講生数は4倍に増加し...
東京情報大学総合情報学部では、2023年度および2024年度の2年間にわたり、1年生前期の必修科目「プログラミング入門」においてPythonを用いたプログラミング教育を実施している。この授業では、MoodleとJupyterHubを連携させた独自の学習支援システムを活用しており、このシステムは2022年のMoodle Mootで「LTIカスタムパラメータによる Moodle - JupyterHub 連携に関する研究」として発表したものである。このシステムを用いることで、学生はオンライン環境下でプログラミングの学習や課題の提出をスムーズに行うことが可能となり、授業の効率化に寄与している。本報告では、実際の授業でのシステム運用プロセスや具体的な活用事例を示すとともに、運用を通じて明らかになった課題と、それらに対する改善策について述べる。
初年次物理授業においてmoodleを中核とした事後学習環境について検討を進めている．moodleでは数式で解答可能な小テスト問題としてSTACKが利用可能である．またSTACKはポテンシャル・レスポンス・ツリーと呼ばれる，学習者にフィードバックを行う機能を備えている．今回，この機能を活用した物理の問題を検討したので報告する．ひとつは，力学の問題で運動方程式を立てるにあたって座標系の設定が必要となるが，出題時に座標軸の向きの設定を固定せずランダムに行うようにして任意性を持たせることで，方程式を解く過程だけでなく，式を立てる局面でのフィードバックを試みた．また物理では，数値と単位の組み合わせで物理量が表されており，数値のみを解答させるだけでなく，単位と合わせて解答させることになる．この場合，単位を固定して数値のみ解答させる，また数値と単位を別々に解答させるという方法も考えられる一方で，S...
QuizのSTACK問題タイプでは，ランダム問題への学生の解答の正誤や誤答数式に応じて，学生に対して，教員があらかじめPotential Response Treeで定めたフィードバックを行うことができる．しかし，解答の正誤や誤答数式に応じて，その学生に対する次の出題を決めることは，想定されていない．
この発表では，STACKで，アダプティブ問題挙動下でJavaScriptを利用することにより，このような状況で次の出題の変更を可能にする手法を提案する．
また，この手法を授業内での出題に使用した際の学生の振る舞いを，標準の受験結果レポートを分析して明らかにする．
Moodleの問題タイププラグインの一つであるSTACK(System for Teaching Assessment using a Computer Algebra Kernel)では，解答として数式を入力し，その正誤評価を自動で行うことが可能である。数式で解答が入力されるため，様々な解答入力の可能性があるが，そのため，正誤評価だけでなく，入力された解答に応じた部分点評価も可能である。したがって，解答データを分析することで，受講者の能力に関する様々な評価を行うことが可能となる。本発表では，そのための解答データの分析方法について，現在，我々が行なっていることを紹介する。
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解答の分類
正答も含み，誤答の分類を行う。 -
解答履歴の分析
アダプティブモードにより，誤答の場合でも何度でも解答を入力することができるが，その履歴を分析する。
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2024年度日本ムードル協会（MAJ）の研究開発（R&D）プロジェクトに採択されたテーマ「複数回の小テスト受験結果に対する生成AIによる個別かつ時系列的な学習データ分析」（採択通知：2024年9月）に関する研究開発活動について報告します。
本プロジェクトでは、学習管理システム（LMS）であるMoodleの小テスト（Quiz）機能に統合されている数学オンライン評価システム「STACK」を使用し、授業コース履修者が複数回にわたって解答した結果データを分析しました。この分析では、生成AIである「ChatGPT」を活用し、以下の2つの主要な研究開発活動を実施しました。
評価モデルの構築
学習データを基に、学生の学習進捗や理解度を時系列的に評価するモデルを設計・構築しました。このモデルにより、学生がどのように成績を向上させたか、または課題に直面しているかを分析できるようにしまし...
