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Scrapboxを用いたオンラインノートの
学習記録と学習成果の分析
〇近藤 伸彦1、畠中 利治2、松田 岳士1
1. 首都大学東京大学教育センター
2. 大阪大学大学院情報科学研究科
本研究の概要
◆ 大学教育の質保証
⚫ アクティブラーニングの導入
⚫ 汎用的能力の育成
⚫ 学習成果の可視化の要請(IR: Institutional Research)
◆ 問題意識
⚫ より実効的な手を打つためには、
マクロなデータ(成績...
本授業の取り組み概要
◆ 本研究の対象科目
⚫ 「教養としてのデータサイエンス」(2018年度後期)
⚫ 首都大学東京教養科目、近藤が担当
◼ 全学部・全学年履修可能(結果的に理系・1年生中心)
⚫ 現代的教養としての数理・データサイエンスの
...
具体的な学習内容
◆ データを扱うための基本中の基本
⚫ テーマ① グラフ等によるデータの可視化
⚫ テーマ② データの分布と数値要約(代表値・散布度等)
⚫ テーマ③ データの相関(相関係数、相関と因果、擬似相関
等)
◆ データ分析の基礎的...
「オンラインノート作成→演習課題」のサイクル
4 June 2019 7
偶数回
【授業内】後半:
・今回のテーマについての
全体像の解説
【授業後(授業外学習)】
・オンラインノート作り)
奇数回
【授業内】後半:
・演習課題に取り組む
(個...
「オンラインノート作成→演習課題」のサイクル
4 June 2019 8
偶数回
【授業内】後半:
・今回のテーマについての
全体像の解説
【授業後(授業外学習)】
・オンラインノート作り)
各テーマについて以下のプロセス(オンラインノート作成...
オンラインノートの作成による学習
◆ オンラインノートの作成による学習
⚫ 6つのテーマそれぞれについて最初に講義をするのではなく、
ScrapboxというWebシステムを使って、
「自分だけのオンラインノート」をまず各自作ってくる
◼ 必要な...
Scrapboxとは
◆ 情報整理・思考整理のためのクラウドツール
⚫ https://scrapbox.io/product
⚫ カード型のスムーズWiki (倉下2018)
⚫ NOTA社による開発
◆ 特徴
⚫ テキストベースの簡易な入力...
Scrapboxとは
112019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
ページ単位で
情報入力
ページの集まりで
1つの「プロジェクト」
リンクとハッシュタグでページ間をつなぐ
122019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
#でハッシュタグ
各ページに情報入力
・箇条書き
・URLへのリンク
・画像、動画 など
[]で囲むと
他のページへリンク
ページ内に登場する...
オンラインノート作成(調べ学習)の導線
◆ テーマごとに
「ヒントとしての
概念マップ」を
配布
◆ これをヒントに
調べ学習
◆ 重要なものは
色付けをして
導線に
◆ 周辺は余裕・興味
のある人向け(色
も半透明に…)
132019年度 人...
Scrapboxログからの
学習プロセスの分析・可視化
本研究で用いるデータ
◆ 2018年度後期授業履修者のうち
研究での使用に同意が得られた46名のデータ
⚫ Scrapboxへの入力ログ(JSON)
⚫ 授業後アンケート回答
152019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
Scrapboxのログ
◆ Scrapboxへの入力内容をJSON形式でエクスポート可能
◆ 適当にパースして
各ページの文字数や
ページ間のリンク構造
を定量化
162019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
オンラインノート作成状態の定量化
◆ Scrapboxで作成したページ数や各ページの文字数
172019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
オンラインノート作成状態の定量化
◆ 作成した各ページと6つのテーマとの関連
◆ これらはすべて全学生で(匿名で)共有している
182019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
オンラインノートのリンク構造の可視化
◆ ページ館のリンク構造を可視化するツール[daiiz 19]
⚫ https://daiiz-apps.appspot.com/scrap-graph
⚫ https://scrapbox.io/scra...
学生A:リンクを意識的に貼っている例
202019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
学生B:リンクを意識的に貼っている例
212019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
学生C:リンクを全く貼らない例
222019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
学生D:リンクをほとんど貼らない例
232019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
オンラインノート作成状態と自己評価
学生
文字
数
合計
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ンク合
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同一
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数
テーマ
1自己
評価
テーマ
2自己
評価
テーマ
3自己
評価
テーマ
4自己
評価
テーマ
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リンクを意識する効果
◆ 「ただただ、たくさん書く」よりも、
つながりを意識しページ間リンクを多く貼るほうが
理解の自己評価が高い傾向にあった
252019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
相関係数0.132相関係数0.430
...
まとめと今後
◆ 本研究
⚫ Scrapboxでのオンラインノート作成のようすを定量化・可視化
⚫ リンク構造を意識するほど自己理解「感」は高い傾向
◆ 今後の展開
⚫ 今回のものは「プロセス」というより「結果」に近い
◼ 結果的なリンク構造や...
ご清聴ありがとうございました
274 June 2019
近藤 伸彦
e-mail: kondo@tmu.ac.jp
twitter: @nobuhiko_kondo
Facebook: nobuhiko.kondo
2019年度 人工知能学会...
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Scrapboxを用いたオンラインノートの学習記録と学習成果の分析

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2019年度 人工知能学会全国大会(4 June 2019)

Scrapboxを用いたオンラインノートの学習記録と学習成果の分析

  1. 1. Scrapboxを用いたオンラインノートの 学習記録と学習成果の分析 〇近藤 伸彦1、畠中 利治2、松田 岳士1 1. 首都大学東京大学教育センター 2. 大阪大学大学院情報科学研究科
  2. 2. 本研究の概要 ◆ 大学教育の質保証 ⚫ アクティブラーニングの導入 ⚫ 汎用的能力の育成 ⚫ 学習成果の可視化の要請(IR: Institutional Research) ◆ 問題意識 ⚫ より実効的な手を打つためには、 マクロなデータ(成績、学生調査等)を可視化するだけでなく、 これと学習プロセスとの関連をあわせた 総合的な分析が必要では? ◼ LA的手法とIRとの融合 ◆ 本発表 ⚫ 発表者の担当するアクティブラーニング型授業が対象 ⚫ Scrapboxによるオンラインノートの学習記録と学習成果の分析 22019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  3. 3. 本授業の取り組み概要 ◆ 本研究の対象科目 ⚫ 「教養としてのデータサイエンス」(2018年度後期) ⚫ 首都大学東京教養科目、近藤が担当 ◼ 全学部・全学年履修可能(結果的に理系・1年生中心) ⚫ 現代的教養としての数理・データサイエンスの 「センス」としてのデータリテラシーの涵養が目的 ◼ データを見る力 ◼ データ分析の基礎スキル ⚫ ICTを活用したアクティブラーニング型の 授業設計と実践 ⚫ クラウドサービスのScrapboxを使用 32019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  4. 4. 具体的な学習内容 ◆ データを扱うための基本中の基本 ⚫ テーマ① グラフ等によるデータの可視化 ⚫ テーマ② データの分布と数値要約(代表値・散布度等) ⚫ テーマ③ データの相関(相関係数、相関と因果、擬似相関 等) ◆ データ分析の基礎的手法と応用的手法の体験 ⚫ テーマ④ 統計的検定 ⚫ テーマ⑤ 機械学習(ニューラルネットワーク等) ⚫ テーマ⑥ 進化計算(遺伝的アルゴリズム等) ◆ 1テーマあたり2回ぶんほど 54 June 2019 2019年度 人工知能学会全国大会
  5. 5. 「オンラインノート作成→演習課題」のサイクル 4 June 2019 7 偶数回 【授業内】後半: ・今回のテーマについての 全体像の解説 【授業後(授業外学習)】 ・オンラインノート作り) 奇数回 【授業内】後半: ・演習課題に取り組む (個人でもグループでも可) 【授業後(授業外学習)】 ・未完の場合は演習の続き 【授業内】前半: ・前回の演習の解説 ・他の学生の解答をシェア 【授業内】前半: ・質問、疑問点等を解説 ・他の学生のオンラインノート をもとにブラッシュアップ 2019年度 人工知能学会全国大 各テーマについて以下のプロセス(オンラインノート作成と演習課題)
  6. 6. 「オンラインノート作成→演習課題」のサイクル 4 June 2019 8 偶数回 【授業内】後半: ・今回のテーマについての 全体像の解説 【授業後(授業外学習)】 ・オンラインノート作り) 各テーマについて以下のプロセス(オンラインノート作成と演習課題) 奇数回 【授業内】後半: ・演習課題に取り組む (個人でもグループでも可) 【授業後(授業外学習)】 ・未完の場合は演習の続き 【授業内】前半: ・前回の演習の解説 ・他の学生の解答をシェア 【授業内】前半: ・質問、疑問点等を解説 ・他の学生のオンラインノート をもとにブラッシュアップ 2019年度 人工知能学会全国大
  7. 7. オンラインノートの作成による学習 ◆ オンラインノートの作成による学習 ⚫ 6つのテーマそれぞれについて最初に講義をするのではなく、 ScrapboxというWebシステムを使って、 「自分だけのオンラインノート」をまず各自作ってくる ◼ 必要な知識を自分で調べて、自分なりに整理する ◼ 聞くだけ・写すだけではなく、自分で整理し文章を書く (外化する)、という行為が知識の定着を促す ⚫ このオンラインノートを使って演習課題を解く ◆ オンラインである大きなメリット ⚫ ネットにつながっていればいつでもどこでもいくらでも 記録、編集、閲覧ができる ⚫ 他者とオンライン上でノートを共有(相互参照)できる ⚫ さらに、Scrapboxは知識の整理に非常に適している 94 June 2019 2019年度 人工知能学会全国大会
  8. 8. Scrapboxとは ◆ 情報整理・思考整理のためのクラウドツール ⚫ https://scrapbox.io/product ⚫ カード型のスムーズWiki (倉下2018) ⚫ NOTA社による開発 ◆ 特徴 ⚫ テキストベースの簡易な入力記法 ⚫ リンクとハッシュタグにより 階層でなくフラットに情報を蓄積・構造化 ◼ 容易かつスケーラブルに知識をネットワーク化できる ⚫ 多人数同時編集が可能 102019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  9. 9. Scrapboxとは 112019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019 ページ単位で 情報入力 ページの集まりで 1つの「プロジェクト」
  10. 10. リンクとハッシュタグでページ間をつなぐ 122019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019 #でハッシュタグ 各ページに情報入力 ・箇条書き ・URLへのリンク ・画像、動画 など []で囲むと 他のページへリンク ページ内に登場する リンク先ページ さらに、リンク先から つながっている ページも表示 (2-hop link)
  11. 11. オンラインノート作成(調べ学習)の導線 ◆ テーマごとに 「ヒントとしての 概念マップ」を 配布 ◆ これをヒントに 調べ学習 ◆ 重要なものは 色付けをして 導線に ◆ 周辺は余裕・興味 のある人向け(色 も半透明に…) 132019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019 きっかけ(目次)だけ与えて、あとは自由に芋づる式に 自分で学んでいってほしい、というねらい (この科目がポータルのようになればいい)
  12. 12. Scrapboxログからの 学習プロセスの分析・可視化
  13. 13. 本研究で用いるデータ ◆ 2018年度後期授業履修者のうち 研究での使用に同意が得られた46名のデータ ⚫ Scrapboxへの入力ログ(JSON) ⚫ 授業後アンケート回答 152019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  14. 14. Scrapboxのログ ◆ Scrapboxへの入力内容をJSON形式でエクスポート可能 ◆ 適当にパースして 各ページの文字数や ページ間のリンク構造 を定量化 162019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  15. 15. オンラインノート作成状態の定量化 ◆ Scrapboxで作成したページ数や各ページの文字数 172019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  16. 16. オンラインノート作成状態の定量化 ◆ 作成した各ページと6つのテーマとの関連 ◆ これらはすべて全学生で(匿名で)共有している 182019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  17. 17. オンラインノートのリンク構造の可視化 ◆ ページ館のリンク構造を可視化するツール[daiiz 19] ⚫ https://daiiz-apps.appspot.com/scrap-graph ⚫ https://scrapbox.io/scrapbox-drinkup/ページの繋がりの視覚化_(daiiz) ◆ JSONを読み込ませるだけ 192019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  18. 18. 学生A:リンクを意識的に貼っている例 202019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  19. 19. 学生B:リンクを意識的に貼っている例 212019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  20. 20. 学生C:リンクを全く貼らない例 222019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  21. 21. 学生D:リンクをほとんど貼らない例 232019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  22. 22. オンラインノート作成状態と自己評価 学生 文字 数 合計 リンク +被リ ンク合 計 同一 テーマ へのリ ンク数 別テー マへの リンク 数 テーマ 1自己 評価 テーマ 2自己 評価 テーマ 3自己 評価 テーマ 4自己 評価 テーマ 5自己 評価 テーマ 6自己 評価 A 17,260 316 146 18 5 5 5 5 5 5 B 35,657 255 105 36 5 4 4 2 5 4 C 18,698 0 0 0 4 4 4 4 4 4 D 10,701 26 7 4 4 2 2 3 3 3 Mean 11,268.3 60.7 27.5 9.6 4.1 4.0 3.9 3.3 3.3 3.3 SD 10,161.4 72.6 33.2 38.6 0.6 0.8 0.8 1.0 0.9 0.9 242019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019 オンラインノート 作成状態の指標値 テーマごとの自己評価 (1~5の5段階) ※データ使用の同意が得られた46名のデータより
  23. 23. リンクを意識する効果 ◆ 「ただただ、たくさん書く」よりも、 つながりを意識しページ間リンクを多く貼るほうが 理解の自己評価が高い傾向にあった 252019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019 相関係数0.132相関係数0.430 ただし、文字数は成績評価と連動させていたので 文字数にはインセンティブがあった(リンク数にはない)
  24. 24. まとめと今後 ◆ 本研究 ⚫ Scrapboxでのオンラインノート作成のようすを定量化・可視化 ⚫ リンク構造を意識するほど自己理解「感」は高い傾向 ◆ 今後の展開 ⚫ 今回のものは「プロセス」というより「結果」に近い ◼ 結果的なリンク構造や文字数のみをみている ◼ 記述行ごとのログも取得できたりSlack通知も可能なので より細かくデータ取得・活用することも可能 ⚫ 自己評価以外の「学習成果」との関係の分析 ◼ IRとの関係の整理 ⚫ プロセスの可視化の結果を学生にフィードバック ⚫ 「モデル主導」なアプローチとの連携 262019年度 人工知能学会全国大会4 June 2019
  25. 25. ご清聴ありがとうございました 274 June 2019 近藤 伸彦 e-mail: kondo@tmu.ac.jp twitter: @nobuhiko_kondo Facebook: nobuhiko.kondo 2019年度 人工知能学会全国大会 本研究はJSPS科研費 JP19K03005の助成を受けたものです。
  • HidekiSakayori

    Mar. 26, 2020

2019年度 人工知能学会全国大会(4 June 2019)

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