MVPモデルに基づく学習効果を考慮した能力獲得モデルの提案～ARCS-Vパラメータを用いたシミュレーション検証～

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Proposal of a capability acquisition model considering learning effects based on the MVP model.
- Simulation verification using ARCS-V parameters -

著者名: 大平 朋幸（新潟医療福祉大学）,谷 賢太朗（新潟医療福祉大学）,平井 克之（新潟医療福祉大学）,木下 直彦（新潟医療福祉大学）

著者名(英語): Ohira Tomoyuki (Niigata University of Health and Welfare),Tani Kentaro (Niigata University of Health and Welfare),Hirai Katsuyuki (Niigata University of Health and Welfare),Kinoshita Naohiko (Niigata University of Health and Welfare)

キーワード: MVPモデル|ARCS-Vモデル|IRT|学習成果|シミュレーション|MVPmodel|ARC-Vmodel|IRT|learning outcome|simulation

要約(日本語): 近年、コロナ禍による大学講義のオンライン化が進んでおり、そのデメリットとして、学生の学習に対するモチベーションの違いが生じ、その結果、以前よりも能力格差が増大していることが問題となっている。学習者の「学習意欲」や「動機付け」に関するインストラクショナルデザインの代表的なモデルにARCSモデルがあり、近年ARCS-Vモデルへと拡張され、その枠組みとしてM（意欲）、V（意思）、P（パフォーマンス）からなるMVPマクロモデルが提唱されている。本研究ではMVPモデルによる学習効果に着目し、学生が能力獲得のために行う学習行動について、ARCS-Vの各パラメータの変化をマルコフ連鎖で表した能力獲得モデルを提案し、各パラメータの変化により学習効果が学生の能力にどのような影響を与えるか、能力分布がどのように変化するかについて、サンプルデータを用いたシミュレーションを行った。