コンドウ ムツミ   Mutsumi KONDO
  近藤 睦美
   所属   京都外国語大学  外国語学部 英米語学科
   職種   教授
発表年月日 2021/02/20
発表テーマ 習熟度別クラス編成方法の問題点と改善策の提示ー機械学習による技能別習熟度を考慮したクラス編成の提示ー
会議名 第26回FDフォーラム
主催者 大学コンソーシアム京都
学会区分 地方学会
発表形式 ポスター
単独共同区分 共同
開催地名 オンライン開催
発表者・共同発表者 近藤睦美・西出崇
概要 京都外国語大学の英米語学科では、英語の必修科目において習熟度別クラス編成を採用している。1年生は入学時のプレイスメントテストとしてTOEIC L&R IPを実施しクラスを編成するが、授業担当者からはクラス内のレベル差など授業運営上の課題がしばしば指摘されていた。本発表ではプレイスメントテストの変更を機に、採用するテストの検証やクラス編成の課題を学科とIRが連携して分析し、これまで見落としていた課題の発見とそれに対する改善策を示す。具体的には、ListeningとReadingの技能別習熟度を考慮せず総合スコアだけでクラスを分割するため、クラス内に比較的大きな習熟度格差や学生の特性の違いが生じることとその原因を示し、その改善案として機械学習によるクラスタリングを用いた等質なクラス編成方法を提示する。また、課題の発見や改善案の提示、改善に向けた取り組みにおけるIRの役割や学科との関係、コミュニケーションのあり方についても報告する。