アクティブラーニングにおけるリスク認知が教育効果に与える影響
サプライチェーンゲームを用いた機械学習とテキストマイニングによる実証研究

○松本 涼平¹⁾、 河合 亜矢子²⁾、 大江 秋津¹⁾

1) 日本大学
2) 学習院大学

Abstract

本研究は、社会人を対象にしたサプライチェーンマネジメントゲームで得られたアンケートデータを用いて、アクティブラーニングの教育効果を高める要因を実証する。分析では、機械学習により学習者を分類した後、分類ごとに学習者がゲーム中に回答した戦略内容についてテキストマイニングを行い、算出指標を用いて共分散構造分析を実施した。その結果、リスクを考慮した戦略にすると高い教育効果をもたらすだけでなく、変化を抑えた戦略は教育効果の妨げになることも実証した。本研究は、リスク認知が学習者に高い教育効果をもたらすことを明らかにし、アクティブラーニング教育の設計に重要な指針をもたらすことに貢献がある。

This study demonstrates the educational effect of active learning for business people, using questionnaires of a supply chain management game. In the analysis, first, we classified player's educational effects by using machine learning and apply the player's strategy from questionnaires to the text mining. Next, we employ structure equation model using calculated index. The findings reveal that the strategy considering risks increases educational effects and the strategies an unwillingness to change decrease educational effects. This study demonstrates that risk awareness provides high education effect to players and indicates important guidelines for educational design for business people using active learning.

Keywords

リスク認知，アクティブラーニング，テキストマイニング

Risk awareness，Active learning，Text mining