オンラインペアワーク場面を対象とした談話分析に基づく経験の知識獲得に及ぼす影響の評価

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2022-06-23
• タイトル: オンラインペアワーク場面を対象とした談話分析に基づく経験の知識獲得に及ぼす影響の評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Evaluation of the Impact of Experience on Knowledge Acquisition in Online Pair Work by Discourse Analysis for Working Person
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] ラーニングアナリティックス，経験学習，談話分析，リカレント教育
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 静岡大学創造科学技術大学院
• 著者所属: 静岡大学
• 著者所属: 静岡大学
• 著者所属: 山梨大学
• 著者所属: 千葉大学医学部附属病院
• 著者所属: 財団法人オレンジクロス
• 著者所属: 静岡大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yamanashi University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chiba University Hospital
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Orange Cross Foundation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka University
• 著者名: 楠田（小山田）, 理佳; 石川, 翔吾; 神谷, 直輝; 小林, 美亜; 上野, 秀樹; 村上, 佑順; 桐山, 伸也
• 著者名(英): Rika, Kusuda (Oyamada); Shogo, Ishikawa; Naoki, Kamiya; Mia, Kobayashi; Hideki, Ueno; Yujun, Murakami; Shinya, Kiriyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 社会人のリカレント教育におけるラーニングアナリティックスを考える際には，社会人ならではの経験が知識の習得や修正に与える影響と，どのように学習プロセスに組み込まれるかを明らかにする必要がある．本研究では，書き出しやインタビュの代わりに録画を活用し，Speech to Textで書き起こしを行った後，分析の単位を「1人の学習者のまとまった話題」と大きくとらえることにより誤変換を修正することなく談話分析を行ってそれらを明らかにした．この研究で，学習者は疑問を経験談や自分はどう実践すべきかという話により解決するという流れがあることや，ラベルの種類やラベルの数からペアの関係性が予測できる可能性があることが観測できた．また，学習テーマに関する最低限の知識，およびお互いに関連する経験があることによってはじめて学習につながることが示唆された．これは，録画が活用できるオンライン学習ならではの利点でありラーニングアナリティックスの実践の一形態であると確信する．談話分析においては，ラベリングのための2つのレイヤー構造を考案し，分析対象ごとに適切な題名が定義できるようにした．これらの仕組みは学習会の内容にはよらないので，一般的に活用することができる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: When considering learning analytics in recurrent education for working person, it is necessary to clarify the effects of experience unique to them on the acquisition and correction of knowledge and how it is incorporated into the learning process. In this research, recording was used instead of transcribing or interviewing, and after transcribed the recording by Speech to Text, discourse analysis was performed without correcting mis conversion by considering the unit of analysis as a cohesive topic of one learner. It was observed that learners tend to solve questions through experiences or talking about how to practice, and there is a possibility that pair relationship can be predicted from the type and the number of labels. In addition, it was suggested that learning can only be achieved by having a minimum knowledge of learning themes and related experiences. I am convinced that this is an advantage of online learning that recording can be utilized and is one of the practices of learning analytics. In discourse analysis, we devised two layers of structures for labeling so that an appropriate title can be defined for each analysis target. These mechanisms do not depend on the content of the research, so they can be used in general.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12697953
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌教育とコンピュータ（TCE）; 巻 8, 号 2, p. 12-24, 発行日 2022-06-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-4234
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会