Rwitajit Majumdar 研究室

主宰者：Rwitajit Majumdar
熊本大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室では、デジタル学習プラットフォームから収集できる学習ログデータを活用して、学習を効果的に支援するシステムの開発と運用に取り組んでいます。研究の基本的な問いは、教室や自宅での学習活動の記録からどのような情報を抽出し、学習者と教員にどのようにフィードバックすれば、学習成果の向上につながるかという点です。具体的には、学習分析の手法を用いて、学習ログデータから習慣形成の指標や学習の進捗パターンを自動抽出し、個別の学習時間帯の提案や学習内容の視覚化などを通じて支援を行っています。 手法としては、複数のデジタル学習ツールやプラットフォーム（特に日本の教育現場に導入されているLEAFなど）から日々蓄積されるログデータに対し、機械学習やアルゴリズム的な分析を適用しています。また、視線追跡やビデオ分析といったマルチモーダルデータ、さらには大規模言語モデルを用いたテキスト分析なども組み合わせ、学習者の行動や理解度をより多面的に捉えることを目指しています。教室全体の活動の可視化や学生のグループ編成の最適化なども、こうしたデータ駆動型アプローチにより支援しています。 主な発見としては、学習ログから定期的な学習習慣の有無を判定できること、授業外での学習行動が試験成績に関連していること、そして学習者が自分の学習プロセスを振り返る際にこれらの可視化されたデータが有効であることが報告されています。さらに、教員側では、動画撮影の手間をかけずに日常的に収集されるデータから授業展開の実態を効率的に抽出し、教学改善に活かせることが示されています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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