「高大接続に際してプログラミング技能獲得のための能動的な学習支援環境による授業開発」に関するご協力のお願い#
１．研究の目的、手順および実験に伴う危険性とそれに対する対応について#
（１）目的#
理系・文系分野を問わず、数理科学を情報学と融合したデータ・サイエンス教育の強化が求められておおり、一方で、コロナ禍を通して、授業形態のあり方が改めて問われています。科研費・挑戦的研究 (萌芽) 研究課題 「高大接続に際してプログラミング技能獲得のための能動的な学習支援環境による授業開発」(研究課題番号: 21K18505)) において、プログラミング授業の開発と並行してSNSを模した分散型ノートブック・インターフェイスによる学習支援環境の構築に取り組んでいます。本研究では、受講者が高大接続に際して、プログラミング学習を通じ、初等・中等教育における学習内容をリメディアル教育として再獲得すると同時に、リベラル・アーツ教育として体系化することを目指してます。さらに受講者がプログラミング技能を高等教育や就業時に求められるアカデミック・スキルとして獲得することを目指しています。本研究開発の達成指標を得るため、本研究開発の成果物を用いて模擬授業や実際の授業を行います。そその際、授業中の受講者の行動を記録・蓄積し授業後に解析・評価を行います。さらに授業中、受講者の行動を適宜的に解析・視覚化し、講師へ提示することで授業に対する影響度を評価します。本試験の実施期間は，2022年4月19日から2028年3月31日までを予定しています。
Attention
この授業では、ここでご協力をお願いしている「同意」の有無に拘わらず、 受講生の全ての入出力を記録しています。 協力の「同意」が得られた場合は、研究遂行に際して分析の対象にします。さらに、研究の成果を発表することがあります。 「同意」が得られない場合は、分析から除外します。
Fig. 1 The Overview of our LRS#
用語解説#
Attention
この用語解説では、ChatGPTの回答をそのまま用いています。
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データ・サイエンスとは？
データサイエンスは、大量の複雑なデータから知識や洞察を抽出するための科学的手法を使用する、比較的新しい分野です。それは、数学、統計学、情報科学、コンピューターサイエンスなどの分野が交差する点に位置しています。
データサイエンスの主なゴールは、ビジネスの意思決定を改善し、新しい問題解決策を開発し、予測モデリングを通じて未来の結果を予測することです。
以下はデータサイエンスの主なコンポーネントです:
データの収集: このステップでは、さまざまなソースから大量のデータが収集されます。これには、企業の内部レコード、ソーシャルメディア投稿、オンラインデータベース、センサーからのデータなどが含まれます。
データの前処理: このステップでは、収集したデータをクリーニングし、整理し、構造化します。これにより、データが分析に適した形になります。
データ分析: このステップでは、統計的手法とアルゴリズムが適用されてデータからパターンや相関関係を見つけ出します。
モデルの構築と検証: このステップでは、見つけたパターンを使用して予測モデルを構築し、その有効性をテストします。
解釈とコミュニケーション: 最後に、分析の結果を理解し、それをビジネスの意思決定に役立てるために他の人々と共有します。
データサイエンスは、製品開発、マーケティング戦略、顧客体験の改善、リスク管理など、あらゆる業界で幅広く利用されています。
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リメディアル教育とは？
リメディアル教育（または補習教育、補助教育）は、教育の一環として、学生が基本的なスキル（読解力、算数、数学など）に欠けている場合にそのギャップを埋めるための取り組みを指します。これは、一般的には学生が正規の学習カリキュラムに追いつくのを助けるためのプログラムとして実施されます。
この教育は、個々の学生のニーズに対応するための特別な教育方法や指導法を使用します。その目的は、学生が自分たちの学習の遅れを取り戻すことができるように、特定のスキルや知識の領域での弱点を特定し、それらを強化することです。
リメディアル教育の取り組みには、個別または小規模グループでの指導、特別な学習教材の使用、追加の練習時間やホームワークの提供などが含まれることがあります。これらの方法は、学生が基本的なアカデミックスキルを習得し、クラスの他の生徒と同じレベルで学習を進めることができるようにするために使用されます。
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リベラル・アーツ教育とは？
リベラル・アーツ教育は、学生が幅広い知識を獲得し、批判的思考能力、問題解決能力、そしてコミュニケーション能力を養うことを目指す教育の形態です。リベラル・アーツはラテン語の「liberalis」（自由な）と「artes」（技術や方法）から派生しており、古代ローマ時代には自由市民が学ぶべき学問として位置づけられていました。
リベラル・アーツ教育は、一般的に以下の領域を含みます:
人文科学: これには文学、哲学、音楽、美術、宗教、言語などが含まれます。
社会科学: これには社会学、心理学、政治学、人類学、歴史学、経済学などが含まれます。
自然科学と数学: これには物理学、化学、生物学、地球科学、数学などが含まれます。
形式科学: これには数学、統計学、論理学などが含まれます。
リベラル・アーツ教育の主な目的は、学生が広範でバランスの取れた教育を受け、さまざまな視点から問題を考える能力を養うことです。これは、特定の職業や技術的スキルを教える職業教育とは対照的です。
リベラル・アーツ教育は、学生が自分自身、他人、そして世界を深く理解するための基礎を提供します。また、異なる分野間の関連性を理解し、多角的な視点で問題を分析できるようにするため、従来の学問の枠組みを超えた思考を促進します。
（２）実験手順と危険性に対する対応#
本調査に際して、通常の授業で用いられる情報通信機器やソフトウェアを用いますので、被験者の健康への影響はありません。 本試験における安全性については十分に確認しておりますが、万一、実験の影響で健康被害が生じた場合にはできる限り誠意をもって対応します。 また、コロナウイルス感染症防止対策のために、被験者・実験 実施者ともにマスクを着用し、一定の距離を保って実験を行います。
２．調査の回答の撤回について#
被調査者になることに同意された場合でも、あなたの自由意志でいつでも回答を撤回することができます。
３．被験者の不利益や個人情報に対する配慮について#
被調査者になることに同意するかしないかは、あくまでもあなたの自由です。同意されない場合であっても、そのために不利益を受けることはありません。被調査者のお名前などの個人情報および実験データは研究責任者がサイバーメディアセンター情報メディア教育研究部門において厳重に保管し、被調査者のプライバシーの確保に全責任を負うこととします。ご提供いただくすべての調査データは、本研究目的以外に利用することはありません。またこれらのデータは学術的な発表等で公開することがありますが、個人情報をすべて除去し匿名化を行いますので、被調査者が特定されるようなことはありません。以上のように、被調査者に対する不利益への配慮を最優先にいたします。
４．不利益に対する申し立てについて#
被調査者の不利益や個人情報に対する配慮については万全を期しておりますが、万一あなたが本研究によって不利益をこうむったと判断された場合には、大阪大学サイバーメディアセンターに対して申し立てを行うことができます。