学習テーマへの関心と個人特性を考慮した発言の偏りを減少し発言量を増加させるグループ編成アルゴリズム
書誌事項
- タイトル別名
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- Design and Evaluation of a Grouping Algorithm to Reduce Bias and Increase Individual Speech in Collaborative Learning in Upper Elementary School
抄録
<p>本研究では，小学校高学年の探求学習における共同学習時の個人の発言量の偏りを減少させ，個人の発言量を増加させるグループ編成アルゴリズムを設計し評価した．アルゴリズムに児童の興味領域や能力，性格特性データを入力することで，１万通りのグループの組み合わせを作り，個人の予測発言量，グループ内の予測発言量平均値と発言の偏りを予測し，個人の発言量が増加する組み合わせを算出することが可能である．このアルゴリズムによる発言量の偏りの予測精度，発言量の偏り，個人の発言量変化の３つの観点から有効性を評価するため，埼玉県内の小学校で児童を対象に実際にこのアルゴリズムに基づいてグループ編成を行い，共同学習の発話の録音分析とその授業を担当した教員へのアンケートを実施した．その結果，発言量の予測値と実測値には相関が見られ一定の予測ができること，また，普段発言量が少ない児童に発言増加の効果があることを確認した．</p>
収録刊行物
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- 日本教育工学会論文誌
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日本教育工学会論文誌 45 (3), 295-304, 2021-12-20
一般社団法人 日本教育工学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390010292691367040
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- ISSN
- 21896453
- 13498290
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可