穴埋め式デジタルワークブックシステムを用いた学生の学習行動のリアルタイム分析

近年、e-learningが普及するなど高等教育において情報化が進んでおり、同時に学習行動ログを分析するラーニングアナリティクスへの注目度も高まっている。しかし、Moodleといった既存のe-learningシステムでは取得できるログは粗粒度な上、種類が少ないため満足な分析が行うことができない。
一方、大学の講義では学生の集中を持続させるために、穴埋め式の教材を用いることがある。しかし、100人を超える大人数の講義では穴埋め中の学生がどれだけいるかを把握するのは難しい。
これらの背景から学生の授業態度を教員が把握し講義を改善すること、および、授業中の学生の集中を維持することを目的に穴埋め式デジタルワークブックシステムの開発を行った。

(1)全ての学生を対象とした学生行動の収集
図2.1に示すようにWeb上で穴埋めを行える穴埋め式デジタルワークブックシステムの開発を行った。本システム上でPDF文書から生成した穴埋め式のデジタル教材を用いて学生に穴埋めを行わせる。これにより、学生は最低限空欄を埋める必要があるためシステムとのインタラクションを半ば強制されることになり、アクティブとは言えない学生の学習行動ログが取得可能となる。

(2)学習行動のリアルタイム分析と可視化
図2.2のように分析結果をリアルタイムで教員の手元のPCに提示する。グラフィカルにすることで説明中でもスクリーンへ目を通すだけで瞬時に学生の状態を知ることができる。これにより、教員が授業中に学生の学習態度を把握でき、学生に合わせた最適なアクションを取ることができる。

本システムはオーサリングモード、ブラウジングモード、プレゼンテーションモード、アナリティクスモードの４つのモードを持つ。
オーサリングモードでは授業前、教員はPDF文書に空欄（穴埋め箇所）の設置とプレゼンテーション用の空欄削除順の設定を行い、穴埋め資料を作成できる。
ブラウジングモードでは学生が授業中に空欄付きのPDF文書をブラウジング（閲覧）しながら、空欄を埋めることができる。他にも、ラインを引く(資料の文に線を引く)、ノートをとる（コメントを記入する）、教員へ質問、穴埋め資料をPDF形式でダウンロードができる。
プレゼンテーションモードでは教員が授業中に説明をしながらスライドを進めるほか、学生の学習状態をリアルタイムに閲覧することができる。プレゼンテーションモードは学習行動可視化画面とプレゼンテーション画面の2つで構成されている。プレゼンテーション画面はスライドのみを表示している画面であり、プロジェクターなどで映し学生に見せることを想定している。学習行動可視化画面は教員の手元のディスプレイに映すことを想定しており、図2.2のようにリアルタイムに学生の学習行動ログが可視化される。
アナリティクスモードでは講義後の振り返りとして学生の学習態度の推移や学生からの質問を閲覧することができる。図3.1のように全学生の授業態度を集計し時系列ヒートマップを作成して教員に提示する機能を提供する。これにより教員は授業の改善ができる。

本システムを使用することで教員が学生の学習態度を把握し講義を改善できているか、授業中の学生の集中を維持できているかを評価する。
学生の学習態度を把握し適切なアクションにより講義を改善できているか確認するために、正答率を表示した2019年度と非表示にした2020年度の授業での各ページの説明時間を比較する。図4.1にその結果を示す。
図中の四角のように演習のページで説明時間に差がみられた。正答率表示が無い場合、学生の解き終わるタイミングが推測できないため演習のページで説明時間に大きな差があったと考えられる。また、授業中の学生の集中を維持できているかを確認するために正答率、時系列ヒートマップを表示した2019年度と非表示にした2020年での先に進んだ学生の割合の推移を比較する。図4.2に結果を示す。左のグラフが正答率を非表示にした場合、右のグラフが時系列ヒートマップを非表示にした場合である。
図中の四角のように正答率表示が無い場合は急激に増加している。その反面、時系列ヒートマップが無い場合は違いがみられなかった。このことから、学生の学習態度の改善には寄与するが、時系列ヒートマップ機能は改善の必要があることが分かった。

全ての学生の授業態度をリアルタイムに教員が把握し講義を改善すること、および、授業中の学生の集中を維持することを目的に穴埋め式デジタルワークブックシステムを開発した。
本システムは学生に穴埋めを行わせ、システムとのインタラクティブを半ば強要させ、アクティブとは言えない学生の学習行動を収集可能にした。
評価実験から正答率表示で学生の解き終わるタイミングを把握でき、先に進む学生が減ることを確認した。
学習態度の改善に寄与できていない時系列ヒートマップの改良、理解度の抽出と可視化が今後の課題である。