RATsApp: STEM学習のための新しいツール
RATsAppは学生のSTEMスキルを向上させるための自動フィードバックを提供します。
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目次
遠隔学習がますます重要になってきてるけど、個別フィードバックを提供するオープンソースのオンラインツールって少ないんだよね。これが研究に基づいたフィードバックシステムの普及を難しくしてる。この論文では、RATsAppっていうオープンソースの自動フィードバックシステムを紹介するよ。これは形成的フィードバックを提供して、数学や表現力、データリテラシーといった重要なSTEMスキルに焦点を当ててる。さらに、講師が学生の進捗を把握できるようにしてるんだ。64人の学生を対象にした調査では、このシステムが使いやすくて役立つって結果が出たんだ。
オンライン学習の必要性の高まり
リソースへのアクセスが良くなったおかげで、オンライン学習の需要が増えてるんだ。COVID-19パンデミックの前から、多くの学生が学習を強化するためにオンラインの資料を探してた。そこで、学生が成功するためのいろんなアプリケーションが作られてきた。自動フィードバックシステム(AFS)の一種は、学生に即座にフィードバックを提供するもので、特に形成的フィードバックを通じて学習を強化することを目指してるんだ。
STEMスキルの重要性
数学スキルは、科学、技術、工学、数学(STEM)を学ぶ学生にとって非常に重要なんだ。多くの学生が数学に苦しんでいて、それが他の科目の成績にも影響を与えてる。この状況は、学生の数学スキルを育てて教育方法を改善するための効果的な教育手法の必要性を強調してる。eラーニングプラットフォームなどのテクノロジーに優しい学習ソリューションが、この文脈では価値があるよ。
自動フィードバックシステムの現状
STEM教育のために多くのAFSがあるけど、その質や機能はバラバラなんだ。オープンソースでしっかりサポートされたシステムが不足してる。例えば、OATutorやCOLTは新しいオープンソースツールの例で、OATutorは高度な機能を提供してる。
RATsAppの紹介
RATsApp(Rapid Assessment Tasks App)は、コンピューター科学、工学、教育の多様な研究チームによって作られたよ。RATsAppは、形成的フィードバックと学習の足場を組み合わせて、重要なSTEMスキルである数学的能力、表現能力、データリテラシーを評価するためのオープンソースのウェブツールなんだ。目的は、学生が素早い評価課題(RATs)に取り組めるようにして、STEM学習を改善することだよ。
RATsAppの機能
RATsAppは、専門家に基づいたデータ駆動のフィードバックを提供して、学生の理解を深めるんだ。システムは、学生と講師のためのダッシュボードを含んでいて、パフォーマンスデータを提示したり、進捗を追跡できるようになってるんだ。今のところ特定の大学での使用に限られてるけど、将来的には成長していくようにデザインされてるよ。
理論的背景
形成的評価
形成的評価は、学生の困難や理解を特定するのに役立つんだ。学生を評価するのではなく、役立つフィードバックを提供することを目指してる。このフィードバックにより、教育者は自分の教授法を調整できて、学生は形成的コメントを通じて改善できるんだ。
形成的フィードバック
形成的フィードバックは学習プロセス中に行われて、理解やスキルを向上させるのに重要なんだ。学生の自己モニタリング能力を活性化させるよ。効果的なフィードバックは、学習目標、現在の理解、次のステップについての重要な質問に対処する必要があるんだ。フィードバックは、タスク、プロセス、自己調整の異なるレベルで提供されるんだ。
足場
足場は、学習者がタスクに取り組むためのサポートを提供する教育アプローチなんだ。足場には、ヒント、プロンプト、知識のギャップを埋める説明が含まれてる。目的は、学生のスキルと理解を徐々に構築することだよ。
STEMスキル
RATsAppは、3つの主要なSTEMスキルに焦点を当ててる:
数学的リテラシー:現実の問題を解決するために数学を適用し、結果を解釈して判断する能力。
データリテラシー:データを効果的に分析し利用する能力で、今日のデータ駆動の世界で重要なスキル。
表現能力:グラフや表などのさまざまな形式から情報を解釈し変換する能力。
これらのスキルは、STEM学習の成功に不可欠なんだ。
学習ダッシュボード
学習ダッシュボードは、学生が自分の進捗やパフォーマンスを監視するのに役立つんだ。データを視覚的に表示することで、自己認識や自己反省を促進するよ。また、ダッシュボードは教員にも学生の課題に関する洞察を提供して、教授法の調整にも役立つんだ。
倫理的考慮
教育ツールを開発するとき、倫理的な問題に対処する必要があるんだ。このプロジェクトは、ユーザーデータを保護しながらRATsAppが学習体験を向上させることを確認するための倫理ガイドラインに従ってるよ。デザインは、テクノロジーがユーザーのニーズやコンテクストとどう関わるかに焦点を当ててるんだ。
研究目的
この研究は、大学教育におけるRATsAppのようなオープンソースシステムの使用を評価し、学生の反応に焦点を当ててるよ。技術受容モデル(TAM2)に基づいた使いやすさの調査を行って、RATsAppの有用性や使いやすさを理解しようとしてるんだ。
参加者と方法論
RATsAppは2022/23年の冬学期に2つのドイツの大学で実施され、64人の学生がさまざまな講義に参加したよ。使いやすさを評価するために調査が行われて、実際に使ってるユーザーと登録だけして使ってないユーザー両方からフィードバックを得たんだ。
RATsAppの機能と特徴
RATsAppは、学生、RAT作成者、講師、管理者の4種類のユーザーに対応してるんだ。システムは3つの層から成ってるよ:
プレゼンテーション層:これはユーザーインターフェースで、デバイス間でスムーズな体験を保証するんだ。
システム層:これがRATsAppのロジックや機能を処理するんだ。
データベース層:これがユーザーデータを保護して、システムの操作をサポートするよ。
RATの作成とフィードバック
RAT作成者は、専門家によるレビューを通じて品質管理を行うシステムを使ってタスクを作成できるんだ。提供されるフィードバックは詳細で、学生が自分の答えを理解したり、正しい解決策に導くのに役立つんだ。
スキルの評価
RATsAppは、RATでのパフォーマンスを評価することで学生のスキルを推定するよ。グラフィカルに表示することで、学生は自分の進捗を追跡し、強みや弱みを特定できるんだ。
ユーザー向けダッシュボード
学生はパフォーマンス指標を表示するダッシュボードにアクセスできるし、講師は学生の進捗を追跡して注意が必要な分野を特定できる。これが反省的な教授法を促進するんだ。
結果:使いやすさ評価
使いやすさ評価では、学生の間でRATsAppに対する肯定的な意図が示されて、多くが今後も使いたいと表明してるよ。主な結果としては:
- 多くの学生がこのシステムを役立つと評価した。
- ナビゲーションに関する課題が特定されて、改善の余地があることがわかった。
- 専門家が生成したコメントの質に関するフィードバックは一般的に好意的だった。
議論と結論
全体的に、RATsAppはSTEM教育に役立つツールとしての可能性を示してる。結果はこのシステムの使用に強い傾向を示してるけど、アクセスの良さや使いやすさをもっと改善する必要があるね。システムを講義の内容にもっと密接に合わせることで、関連性が高まるかも。ユーザーは専門家からのフィードバックを評価していて、これは学習にポジティブな影響があるよ。
この研究は、多くの学生がRATsAppの価値を認識してる一方で、実際の使用が妨げられていることを示してる。結果は、インターフェースの精緻化やフィードバックとダッシュボードの質の向上など、改善が必要な分野を示唆しているんだ。
今後の展望
今後の開発は、学生の勉強に対するRATsAppの関連性を高めたり、ユーザー体験を改善したり、スキル評価の精度を向上させることに焦点を当てるよ。RATsAppをより効果的な学習ツールにして、ユーザーフィードバックに基づいて進化し続けることが目指されてるんだ。
まとめると、RATsAppは、STEM分野の学生と教育者のニーズに適応できる、サポートのあるテクノロジーを活用した教育ツールを提供するための重要なステップなんだ。オープンソースプラットフォームとしての開発は、さらなる貢献や改善を促進し、広範な教育コミュニティに利益をもたらすことが期待されてるよ。
タイトル: Lessons Learned from Designing an Open-Source Automated Feedback System for STEM Education
概要: As distance learning becomes increasingly important and artificial intelligence tools continue to advance, automated systems for individual learning have attracted significant attention. However, the scarcity of open-source online tools that are capable of providing personalized feedback has restricted the widespread implementation of research-based feedback systems. In this work, we present RATsApp, an open-source automated feedback system (AFS) that incorporates research-based features such as formative feedback. The system focuses on core STEM competencies such as mathematical competence, representational competence, and data literacy. It also allows lecturers to monitor students' progress. We conducted a survey based on the technology acceptance model (TAM2) among a set of students (N=64). Our findings confirm the applicability of the TAM2 framework, revealing that factors such as the relevance of the studies, output quality, and ease of use significantly influence the perceived usefulness. We also found a linear relation between the perceived usefulness and the intention to use, which in turn is a significant predictor of the frequency of use. Moreover, the formative feedback feature of RATsApp received positive feedback, indicating its potential as an educational tool. Furthermore, as an open-source platform, RATsApp encourages public contributions to its ongoing development, fostering a collaborative approach to improve educational tools.
著者: Steffen Steinert, Lars Krupp, Karina E. Avila, Anke S. Janssen, Verena Ruf, David Dzsotjan, Christian De Schryver, Jakob Karolus, Stefan Ruzika, Karen Joisten, Paul Lukowicz, Jochen Kuhn, Norbert Wehn, Stefan Küchemann
最終更新: 2024-01-19 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2401.10531
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2401.10531
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://orcid.org/#1
- https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
- https://www.bundestag.de/webarchiv/Ausschuesse/ausschuesse19/a18_bildung/technikfolgenabschaetzung
- https://flask.palletsprojects.com
- https://www.sqlalchemy.org/
- https://gunicorn.org/
- https://nginx.org/
- https://mariadb.org/
- https://quilljs.com/
- https://gitlab.rhrk.uni-kl.de/ki4tuk/ratsapp