シンポジウム

第2回シンポジウム ー理数系教育の学習データ分析ー

理数系科目で、基礎的な計算能力、基礎概念の習得のため、STACK、Möbius、WeBWorKなど、数式処理と連動し、数式で入力された解答を自動採点することのできるシステムの導入が様々な教育機関で進められ、その運用ノウハウも蓄積されてきています。これにより、理数系のｅラーニングにも様々な可能性が出てきました。昨年の第1回目のシンポジウムでは、運用ノウハウの共有を目的として，数式自動採点システムの導入から始まり、STACKの開発者であるC. Sangwin氏（エディンバラ大学）によるSTACKの講演の他、Möbius、WeBWorK利用の第一人者の方々に、その運用ノウハウを講演していただきました。

コロナ禍の影響により，この2年間でオンライン授業が広く行われるようになり，教育データの分析に注目が集まっています。ラーニング・アナリティクス（LA）は「情報技術を用いて，教員や学習者からどのような情報を獲得して，どのように分析・フィードバックすれば，どのように学習・教育が促進されるかを研究する分野」（緒方，情報処理 Vol.59 No.9 pp.796-799 2018）であり，理数系教育分野でもLA研究がが行われています。そこで，第2回目の本シンポジウムでは，「理数系教育の学習データ分析」をテーマに，最新の研究動向を紹介していただくこととしました。

理数系分野でeラーニングを実践されている方もちろん，それ以外の分野でも，広く学習データの分析に興味のある方には、ぜひ本シンポジウムにて議論に参加していただければと考えています。多くの皆様のご参加をお待ちしております。

開催日時2022年10月09日(日) 13:00〜16:20
開催形態ハイブリット形式（現地開催およびWeb配信）
開催場所名古屋大学情報学研究科棟第1講義室
共催名古屋大学大学院情報学研究科
参加費無料
定員300名

参加方法

本シンポジウムは名古屋大学とハイブリット開催となっております。こちらのページ から参加登録を行ってください。参加登録後に、Zoomの会議室情報をお送りします。万一届いていない場合は、シンポジウムの案内ページに掲載しております問い合わせ先までご連絡ください。

問い合わせ先

本シンポジウムについてのお問い合わせにつきましては、以下までお送りください。

E-mail：MatheL @ phys.cs.i.nagoya-u.ac.jp

プログラム

13:00-13:15
開催挨拶と趣旨説明

セッション1：招待講演

座長：中村 泰之（名古屋大学）

13:15-14:15
学習データの分析：項目反応理論とマトリクス分解
廣瀬 英雄（久留米大学客員教授，中央大学研究開発機構教授）
14:15-14:30
休憩

セッション2

座長：福井 哲夫（武庫川女子大学）

14:30-15:00
数式自動採点システムの解答過程の解析の試み
中村 泰之（名古屋大学）
15:00-15:15
休憩

セッション3：招待講演

座長：宮崎 佳典（静岡大学）

15:15-16:15
相関係数の性質に関するHTMLベースの教材を用いた学習活動における学習者の行動の分析
北本 卓也（山口大学教育学部），金子 真隆（東邦大学薬学部），野田 健夫（東邦大学理学部）
16:15-16:20
閉会挨拶