第27回

遠隔講義のYouTubeアナリティクスで判明した学習行動と大学教育の課題

水野 義之 京都女子大学名誉教授

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ラーニングアナリティクス・学習管理システム（LMS）

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遠隔講義（2020年度前期）のアクセスログを分析した結果、興味深い学習行動が判明したので紹介する。ここで前期の前半は同期型、後半は非同期型のオンライン授業であった。どの授業もYouTube上に動画を置いた。ログの取得はYouTubeコンテンツの作成後に、標準で得られる「YouTubeアナリティクス」を利用した。これらのログ分析から、学生の学習行動について次の４点が判明した。１）学生の学習時間は合理的に再配分される。２）1回の視聴時間の系統的な相違は講義方法に依る。３）学生はビデオを早回しで見ていると推察可能である。４）部分視聴の傾向にも系統性がある。また、ここで判明した知見を基礎に、いわゆる「教育系YouTuber」との「差別化」など、今後の大学教育の可能性と課題についても議論したい。

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