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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-08 09:40 学習履歴データを用いた学習状態推定に関するサーベイ ○林 凱博・宮崎公彦・工藤雅士・山名早人（早大）  ET2023-13 |
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| 抄録 | （和） | 近年，遠隔学習の普及により，オンライン学習プラットフォームや学習アプリケーションの利用が急速に増えている．学習アプリケーションの進展は，学習の利便性を向上させる一方で，学習者一人一人に適切な教育的サポートを提供すること，すなわちテーラーメイド教育の重要性を高めている．テーラーメイド教育の実現のためには，学習者の状態を正確に把握することが求められる．本稿では，学習中に取得できる学習者の様々な履歴データから，学習者の学習状態を推定する研究についてサーベイを行い，その結果を報告する．サーベイの結果，主に使用される学習履歴データとしてオンライン学習ログ，LMSログ，読書ログがあることがわかった．また，推定対象としては，学習態度，学習パフォーマンス，at-riskな学習者，学習戦略，自己調整学習フェーズ，問題解決プロセスがあり，近年特に学習者の学習態度に関する研究が盛んになっていることがわかった． |
| （英） | In recent years, the use of online learning platforms and learning applications has increased rapidly due to the spread of distance learning. While the development of learning applications facilitates easier access to learning, it has also increased the importance of tailor-made education, i.e., educational support tuned for each learner. In order to realize tailor-made education, it is necessary to understand the learner's state accurately. In this paper, we survey the studies on estimating the learner's learning state from various historical learner’s data that can be obtained during learning. The survey results show that online learning logs, LMS logs, and reading logs are mainly used as learning trace data, and that learning attitude, learning performance, at-risk learners, learning strategies, self-regulated learning phases, and problem-solving processes are the main targets of estimation. | |
| キーワード | （和） | 学習分析 / 教育データマイニング / 学習状態推定 / 学習履歴データ / / / / |
| （英） | Learning Analytics / Educational Data Mining / learning-state-estimation / learning trace data / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 184, ET2023-13, pp. 1-8, 2023年9月. | |
| 資料番号 | ET2023-13 | |
| 発行日 | 2023-09-01 (ET) | |
| 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 | ET2023-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2023-09-08 - 2023-09-08 |
| 開催地（和） | 大阪公立大学(中百舌鳥キャンパス)＋オンライン開催 |
| 開催地（英） | Osaka Metropolitan University / Online |
| テーマ（和） | 【情報補償実施】特別支援教育／一般 |
| テーマ（英） | Special Needs Education Support, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2023-09-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習履歴データを用いた学習状態推定に関するサーベイ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Survey on learning-state-estimation methods using learning trace data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 学習分析 / Learning Analytics |
| キーワード(2)（和/英） | 教育データマイニング / Educational Data Mining |
| キーワード(3)（和/英） | 学習状態推定 / learning-state-estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 学習履歴データ / learning trace data |
| 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） | 林 凱博 / Yoshihiro Hayashi / ハヤシ ヨシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮崎 公彦 / Kimihiko Miyazaki / ミヤザキ キミヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 雅士 / Masashi Kudo / クドウ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山名 早人 / Yamana Hayato / ヤマナ ハヤト |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-08 09:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2023-13 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.184 |
| ページ範囲 | pp.1-8 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2023-09-01 (ET) |
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