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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-15 13:00 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・倉重宏樹（東海大）  NC2022-113 |
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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． |
| （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 / / / / / / |
| （英） | self-regulated learning / Intelligent Tutoring Systems / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 425, NC2022-113, pp. 119-124, 2023年3月. | |
| 資料番号 | NC2022-113 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2022-113 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-15 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2023-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田井 文也 / Tai Fumiya / タイ フミヤ |
| 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/ヨミ） | 倉重 宏樹 / Kurashige Hiroki / クラシゲ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東海大学 (略称： 東海大) Tokai University (略称： Tokai Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-15 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2022-113 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.425 |
| ページ範囲 | pp.119-124 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |
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