学生のクリックストリームデータを用いた横断的なプロセスマイニング - 集計と群間比較

核心概念

高パフォーマンスの学生は、利用可能な活動により頻繁に関与し、コースセクション間をより動的に移動する傾向がある。この傾向は、個別のイベントを分析するよりも、コースセクションレベルで集計して分析した場合により明確になる。

摘要

本研究では、学習管理システムのクリックストリームデータを活用して、学生の学習行動を分析するための新しい手法を提案している。特に以下の点に焦点を当てている:

1. コースを横断した分析を可能にするためのデータ前処理の方法
2. 個別のコース内での高パフォーマンスと低パフォーマンスの学生の学習パスの比較
3. コースセクションレベルでの分析と個別イベントレベルでの分析の比較
4. 複数のコースにわたる学習パターンの特定

データ前処理では、コース間で一貫性のあるセクション名の定義を行い、学生のパフォーマンスに基づいて2つのグループに分割した。プロセスマイニングの分析では、個別イベントレベルとセクションレベルの両方で、高パフォーマンスグループと低パフォーマンスグループの行動の違いを明らかにした。さらに、コース横断的な分析では、高パフォーマンスの学生がより頻繁にコースセクション間を移動する傾向が見られた。

これらの知見は、学習管理システムの設計や教育プロセスの最適化に活用できる可能性がある。特に、学生の自然な学習パスを支援するためのコース構造の改善や、学習行動の促進につながる機能の統合などが考えられる。

統計資料

高パフォーマンスグループの学生は、低パフォーマンスグループの学生と比べて、コースセクション間を約23.7%多く移動している。

引述

"高パフォーマンスの学生は、利用可能な活動により頻繁に関与し、コースセクション間をより動的に移動する傾向がある。"
"高パフォーマンスの学生は、自習セクションを対応する授業セクションの前によりよく訪れる傾向がある一方で、低パフォーマンスの学生はそれらの自習セクションをスキップする傾向がある。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Cross-course Process Mining of Student Clickstream Data -- Aggregation and Group Comparison

by Tobias Hilde... 於 arxiv.org 09-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.14244.pdf

深入探究

学生の学習行動と学業成績の関係は本当に因果関係なのか、それとも単なる相関関係なのだろうか。

学生の学習行動と学業成績の関係については、因果関係と相関関係の両方が考えられます。研究結果によれば、学業成績が高い学生は、学習管理システム（LMS）での活動により多く関与し、より頻繁にリソースやアクティビティにアクセスする傾向があります。しかし、この関係が因果的であるかどうかは、さらなる分析が必要です。例えば、学業成績が良い学生がより多くのリソースを利用するのは、彼らの学習スタイルやモチベーションによるものかもしれません。逆に、学習行動が成績を向上させる要因である可能性もあります。このように、因果関係を明確にするためには、長期的な追跡調査や実験的なアプローチが求められます。

学生の学習行動の違いを生み出す要因は何か。

学生の学習行動の違いを生み出す要因には、事前知識、学習スタイル、モチベーション、自己効力感、社会的支援などが考えられます。事前知識が豊富な学生は、新しい情報をより効果的に統合し、学習活動に対する自信を持つことが多いです。また、学習スタイルの違いも重要で、視覚的な学習者はビジュアルコンテンツに、聴覚的な学習者は音声コンテンツにより多くの時間を費やす傾向があります。さらに、モチベーションは学習行動に大きな影響を与え、内発的な動機付けが強い学生は、より積極的に学習活動に参加します。これらの要因を詳細に分析することで、学生の学習行動の違いをより深く理解し、効果的な教育戦略を立てることが可能になります。

学生の学習行動を促進するためには、学習管理システムの機能をどのように設計・改善すべきか。

学生の学習行動を促進するためには、学習管理システム（LMS）の設計において、ユーザーエクスペリエンスを重視することが重要です。具体的には、セクション間の移動を容易にするためのナビゲーション機能を強化することが考えられます。例えば、関連するセクションやアクティビティへのリンクを明示的に表示し、学生が必要な情報に迅速にアクセスできるようにすることが有効です。また、学習進捗を可視化するダッシュボードを提供し、学生が自分の学習状況を把握しやすくすることも重要です。さらに、インタラクティブな要素やフィードバック機能を取り入れることで、学生のエンゲージメントを高め、学習行動を促進することができます。これらの改善により、学生がより積極的に学習に取り組む環境を整えることができるでしょう。