[論文レビュー] Easy Java/JavaScript Simulations as a tool for Learning Analytics

Francisco Esquembre, Félix J. García Clemente+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2019

Online Learning and Analytics参考文献 14被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、学習分析（LA）および教育データマイニング（EDM）を支援するため、Easy Java/JavaScript Simulations（EJS）に強化された機能を導入し、シミュレーション内での学生の相互作用を細かく収集できるようにした。このシステムは新しいプラグインを通じて学習管理システム（LMS）と統合され、研究者や教育者が学生の行動、パフォーマンス、学習プロセスを分析できるようになり、教育設計の改善やリアルタイムのフィードバック支援が可能になる。

ABSTRACT

In this paper we introduce the new and planned features of Easy Java/JavaScript Simulations (EJS) to support Learning Analytics (LA) and Educational Data Mining (EDM) research and practice in the use of simulations for the teaching and self-learning of natural sciences and engineering. Simulations created with EJS can now be easily embedded in a popular Learning Management System using a new plug-in that allows creation of full-fledged instructional units that also collect and record fine-grained, instructional-savvy data of the students interaction with the simulation. The resulting data can then be mined to obtain information about students performance, behaviors, or learning procedures with the intention to support student learning, provide instructors with timely information about student performance, and also help optimize the pedagogic design of the simulations themselves. We describe the current development and architecture, as well as future directions for testing and extending the current capabilities of EJS as a modelling and authoring tool to support LA and EDM research and practice in the use of simulations for teaching science, in particular in the context of the increasingly popular online learning platforms.

研究の動機と目的

• シミュレーションを用いた学生の詳細で教育的配慮のある相互作用データを収集できるように、EJSを拡張すること。
• 学生の学習行動に関するデータ駆動型の知見を可能にすることで、学習分析と教育データマイニング研究を支援すること。
• EJSシミュレーションを主流の学習管理システム（LMS）に統合し、オンラインおよびブレンド型学習環境でのスケーラブルな利用を可能にすること。
• 教員がリアルタイムのパフォーマンスデータを入手できるようにし、シミュレーションベースの教育設計の反復的改善を支援すること。
• 将来の適応学習システムに関する研究の基盤を構築すること。

提案手法

• 著者らは、EJSシミュレーションを一般的な学習管理システム（LMS）に埋め込むための新しいプラグインを開発した。
• プラグインは、ユーザー入力、ナビゲーション経路、タスク所要時間などの細かく分類された相互作用データを収集する。
• データ収集は教育的意味を持つように設計されており、教育的目標や学習の進行段階と整合している。
• システムは、クリック、ドラッグアンドドロップの相互作用、パrameterの変更などの学生行動を構造的にログ記録できる。
• アーキテクチャは、リアルタイム監視と後での分析のためのバッチ処理の両方を可能としている。
• フレームワークは拡張可能であり、将来のLAダッシュボードや適応学習システムとの統合を想定して設計されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EJSシミュレーションは、科学教育における学習分析のための細かいデータ収集をどのように強化できるか？
• RQ2 シミュレーションベースの学習において、学習の進行状況や誤った理解を評価するのに最も有益な学生の相互作用データの種別は何か？
• RQ3 EJSは、既存のLMSプラットフォームにどのように統合され、データ豊富なシミュレーションのスケーラブルな展開を可能にするか？
• RQ4 収集されたデータは、教員のフィードバックとシミュレーション設計の改善にどのような形で寄与できるか？
• RQ5 EDMおよびLA研究のためのEJSの拡張において、技術的および教育的課題は何か？

主な発見

• 新しいEJSプラグインは、LMSプラットフォームへのシミュレーションの埋め込みに成功するとともに、詳細な相互作用ログの収集を可能にした。
• システムは、タスクに費やした時間、相互作用の順序、パrameterの変更など、教育的関連性のあるデータを収集している。
• アーキテクチャは、リアルタイム監視と後でのデータマイニングの両方をサポートしており、研究および教育改善に役立つ。
• 強化されたEJSフレームワークは、オンライン学習エコシステムへのシミュレーション統合のスケーラブルな基盤を提供する。
• このアプローチは、学生の学習行動に関する実行可能な知見を提供し、フォーマティブ評価とシミュレーション最適化の両方を支援する。
• システムは拡張可能に設計されており、将来のLAダッシュボードや適応学習パイプラインとの統合が可能である。