視線情報に基づいた学習改善に関する一考察

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-032

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): A study of leaning improvement based on gaze data

著者名: 酒井泰地（明治大学）,浦野晶一（明治大学）

著者名(英語): Sakai Taichi (Meiji University),Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: 視線情報|クラスタリング|プログラミング教育|シセンジョウホウ|クラスタリング|プログラミングキョウイク

要約(日本語): IoTやAIが急速に進化し、情報活用能力が必要となった近年、初等教育からプログラミング教育が必修化され、高校情報科では専門的な学習をするようになる。しかし、教育者がまだ充実していないことから教育者を支援するシステムの重要性は高まっている。 従来の教育システムは解答結果を分析するものが多いが、実際の教育現場では教育者が解答の過程を見て指導を行っていた。そこで本研究ではプログラミング問題の解答時の視線情報を測定し、問題の解答結果のみではなく解答の過程に着目したプログラミング学習の教育改善を目的とする。今回はクラスタリングによる分類・分析について報告する。

本誌掲載ページ: 44-45 p

原稿種別: 日本語