https://rpubs.com/koyobib/bm09 の続き
library(readr)
library(openxlsx)
library(stringr)
library(stringdist)
library(dplyr)
library(RMeCab)
library(igraph)
library(rvest)
library(gt)
library(gtExtras)
library(openxlsx)
library(purrr)DOIは手作業で収集した
list <- read.xlsx("../Lists/JSET_2006.xlsx", sheet = 1)
# 手作業なので重複を確認
# list %>% group_by(DOI) %>% filter(n()>1)
head(list)## Journal Year Volume Number Page DOI Class Incld JYVNP
## 1 JSET 2022 46 4 46134 jjet.46134 巻頭言 除外 JSET_2022_46_4_46134
## 2 JSET 2022 46 4 46135 jjet.46135 総説 収集 JSET_2022_46_4_46135
## 3 JSET 2022 46 4 46136 jjet.46136 展望 収集 JSET_2022_46_4_46136
## 4 JSET 2022 46 4 46021 jjet.46021 論文 収集 JSET_2022_46_4_46021
## 5 JSET 2022 46 4 46022 jjet.46022 論文 収集 JSET_2022_46_4_46022
## 6 JSET 2022 46 4 46024 jjet.46024 論文 収集 JSET_2022_46_4_46024doi <- list %>% dplyr::filter(Incld != "除外")
head(doi)## Journal Year Volume Number Page DOI Class Incld JYVNP
## 1 JSET 2022 46 4 46135 jjet.46135 総説 収集 JSET_2022_46_4_46135
## 2 JSET 2022 46 4 46136 jjet.46136 展望 収集 JSET_2022_46_4_46136
## 3 JSET 2022 46 4 46021 jjet.46021 論文 収集 JSET_2022_46_4_46021
## 4 JSET 2022 46 4 46022 jjet.46022 論文 収集 JSET_2022_46_4_46022
## 5 JSET 2022 46 4 46024 jjet.46024 論文 収集 JSET_2022_46_4_46024
## 6 JSET 2022 46 4 46032 jjet.46032 論文 収集 JSET_2022_46_4_46032doi2 <- doi$DOI
# doi2 <- c("jjet.46135") # テスト用
for (i in doi2){
url <- paste("https://doi.org/10.15077/", i, sep = "")
html <- read_html(url)
name <- html %>%
html_elements("meta") %>%
html_attr("name")
name <- (data.frame(name))
text <- html %>%
html_elements("meta") %>%
html_attr("content")
text <- (data.frame(text))
name.text <- dplyr::bind_cols(name, text)
abstract <- name.text %>% dplyr::filter(name == "abstract")
abstract$doi <- i
assign(i, abstract) # データ化
# csvで保存
setwd("../JSET")
csvname <- paste(i, ".csv", sep = "")
write.csv(abstract, csvname)
}ここはfor文を使うよりも，用意したリストから読み出した方が早い気がする。
abst1 <- rbind(jjet.46135, jjet.46136, jjet.46021, jjet.46022, jjet.46024, jjet.46032, jjet.46014, jjet.46018, jjet.46019, jjet.46029, jjet.45129, jjet.45135, jjet.45113, jjet.45118, jjet.45125, jjet.45127, jjet.46004, jjet.46005, jjet.46008, jjet.46011, jjet.45110, jjet.46013, jjet.45055, jjet.45081, jjet.45085, jjet.45086, jjet.45090, jjet.45093, jjet.45098, jjet.45105, jjet.45083, jjet.45100, jjet.45108, jjet.45121, jjet.45092, jjet.45096, jjet.45114, jjet.45095, jjet.45012, jjet.45031, jjet.45057, jjet.45066, jjet.45069, jjet.45076, jjet.45082, jjet.45084, jjet.45089, jjet.45062, jjet.45067, jjet.45068, jjet.45075, jjet.45014, jjet.45033, jjet.45054, jjet.45077, jjet.45140, jjet.45124, jjet.45130, jjet.45022, jjet.45015, jjet.45025, jjet.45023, jjet.45011, jjet.45019, jjet.45026, jjet.44091, jjet.44143, jjet.45007, jjet.44124, jjet.44131, jjet.44140, jjet.45009, jjet.45035, jjet.44078, jjet.44105, jjet.44120, jjet.44122, jjet.44135, jjet.44096, jjet.45002, jjet.44095, jjet.44059, jjet.44130, jjet.44142, jjet.44010, jjet.44060, jjet.44068, jjet.44090, jjet.44107, jjet.44112, jjet.44066, jjet.44092, jjet.44098, jjet.44103, jjet.44109, jjet.44048, jjet.44006, jjet.44056, jjet.44070, jjet.44079, jjet.44084, jjet.44114, jjet.45008, jjet.45004, jjet.44025, jjet.44007, jjet.44044, jjet.44039, jjet.43125, jjet.44045, jjet.44047, jjet.44067, jjet.44046, jjet.44053, jjet.44054, jjet.43044, jjet.43072, jjet.43098, jjet.43112, jjet.43115, jjet.43119, jjet.43041, jjet.43088, jjet.43116, jjet.44020, jjet.43086, jjet.43093, jjet.43109, jjet.44014, jjet.43003, jjet.43034, jjet.43037, jjet.43046, jjet.43050, jjet.43051, jjet.43056, jjet.43057, jjet.43058, jjet.43060, jjet.43096, jjet.43063, jjet.43054, jjet.43048, jjet.43067, jjet.43068, jjet.43070, jjet.43084, jjet.43118, jjet.43077, jjet.43008, jjet.43009, jjet.43023, jjet.43025, jjet.43027, jjet.42163, jjet.43004, jjet.43014, jjet.42140, jjet.42142, jjet.43040, jjet.42158, jjet.43039, jjet.42111, jjet.42128, jjet.42131, jjet.42121, jjet.42134, jjet.42046, jjet.42113, jjet.42087, jjet.42109, jjet.42127, jjet.42120, jjet.42095, jjet.42114, jjet.42153, jjet.42125, jjet.42164, jjet.42166, jjet.42047, jjet.42073, jjet.42053, jjet.42074, jjet.42060, jjet.42075, jjet.42007, jjet.42093, jjet.42036, jjet.42043, jjet.42050, jjet.41067, jjet.41081, jjet.41087, jjet.42006, jjet.42015, jjet.42032, jjet.42033, jjet.41072, jjet.42027, jjet.41049)
abst2 <- rbind(jjet.41063, jjet.41065, jjet.41068, jjet.41084, jjet.41085, jjet.41086, jjet.41051, jjet.41060, jjet.41062, jjet.41066, jjet.42003, jjet.41054, jjet.41058, jjet.41077, jjet.42024, jjet.42028, jjet.42030, jjet.42002, jjet.41018, jjet.41019, jjet.41024, jjet.41031, jjet.41015, jjet.41021, jjet.41037, jjet.40104, jjet.40117, jjet.40106, jjet.40116, jjet.41007, jjet.41047, jjet.40094, jjet.40065, jjet.40083, jjet.40085, jjet.40100, jjet.40108, jjet.40086, jjet.40064, jjet.40061, jjet.40102, jjet.40044, jjet.40051, jjet.40052, jjet.40053, jjet.40054, jjet.40062, jjet.40075, jjet.40087, jjet.40006, jjet.40063, jjet.40070, jjet.40013, jjet.40049, jjet.40056, jjet.41003, jjet.41002, jjet.40022, jjet.40039, jjet.40018, jjet.40023, jjet.40028, jjet.40036, jjet.40005, jjet.40014, jjet.40007, jjet.40020, jjet.40041, jjet.39092, jjet.39090, jjet.39094, jjet.39079, jjet.39101, jjet.40012, jjet.39065, jjet.39068, jjet.40001, jjet.39085, jjet.38133, jjet.39099, jjet.39013, jjet.39024, jjet.39032, jjet.39016, jjet.39022, jjet.39026, jjet.39029, jjet.39036, jjet.39041, jjet.39040, jjet.39007, jjet.39052, jjet.39005, jjet.39084, jjet.38119, jjet.38117, jjet.38137, jjet.38110, jjet.38129, jjet.39002, jjet.KJ00009873990, jjet.KJ00009873991, jjet.KJ00009873992, jjet.KJ00009873993, jjet.KJ00009873994, jjet.KJ00009873995, jjet.KJ00009649923, jjet.KJ00009649924, jjet.KJ00009649925, jjet.KJ00009649926, jjet.KJ00009649927, jjet.KJ00009649928, jjet.KJ00009649929, jjet.KJ00009649930, jjet.KJ00009649931, jjet.KJ00009649932, jjet.KJ00009649933, jjet.KJ00009595641, jjet.KJ00009595642, jjet.KJ00009595643, jjet.KJ00009595644, jjet.KJ00009595645, jjet.KJ00009595646, jjet.KJ00009595647, jjet.KJ00009595648, jjet.KJ00009595649, jjet.KJ00009357861, jjet.KJ00009357862, jjet.KJ00009357863, jjet.KJ00009357864, jjet.KJ00009357865, jjet.KJ00009357866, jjet.KJ00009357867, jjet.KJ00009296321, jjet.KJ00009296322, jjet.KJ00009296323, jjet.KJ00009296324, jjet.KJ00009296325, jjet.KJ00009296326, jjet.KJ00009296327, jjet.KJ00009296328, jjet.KJ00009296329, jjet.KJ00009296330, jjet.KJ00009296331, jjet.KJ00009296332, jjet.KJ00009296333, jjet.KJ00009296334, jjet.KJ00008987682, jjet.KJ00008987683, jjet.KJ00008987684, jjet.KJ00008987685, jjet.KJ00008987686, jjet.KJ00008987687, jjet.KJ00008987688, jjet.KJ00008987689, jjet.KJ00008987690, jjet.KJ00008987691, jjet.KJ00008987692, jjet.KJ00008987693, jjet.KJ00008987694, jjet.KJ00008877489, jjet.KJ00008877490, jjet.KJ00008877491, jjet.KJ00008877492, jjet.KJ00008877493, jjet.KJ00008877494, jjet.KJ00008877495, jjet.KJ00008877496, jjet.KJ00008721373, jjet.KJ00008721374, jjet.KJ00008721375, jjet.KJ00008721376, jjet.KJ00008721377, jjet.KJ00008721378, jjet.KJ00008721439, jjet.KJ00008721440, jjet.KJ00008609381, jjet.KJ00008609382, jjet.KJ00008609383, jjet.KJ00008609384, jjet.KJ00008609385, jjet.KJ00008609386, jjet.KJ00008609387, jjet.KJ00008609388, jjet.KJ00008609389, jjet.KJ00008609390, jjet.KJ00008514495, jjet.KJ00008514496, jjet.KJ00008514497, jjet.KJ00008514498, jjet.KJ00008514499, jjet.KJ00008514500, jjet.KJ00008514501, jjet.KJ00008514502, jjet.KJ00008514503, jjet.KJ00008514504, jjet.KJ00008514505, jjet.KJ00008514506, jjet.KJ00008514507, jjet.KJ00008514508)
abst3 <- rbind(jjet.KJ00008514509, jjet.KJ00008274456, jjet.KJ00008274457, jjet.KJ00008274458, jjet.KJ00008274459, jjet.KJ00008274460, jjet.KJ00008274461, jjet.KJ00008274462, jjet.KJ00008274463, jjet.KJ00008274464, jjet.KJ00008126808, jjet.KJ00008126809, jjet.KJ00008126810, jjet.KJ00008126811, jjet.KJ00008126812, jjet.KJ00008126813, jjet.KJ00007978021, jjet.KJ00007978022, jjet.KJ00007978023, jjet.KJ00007978024, jjet.KJ00007978025, jjet.KJ00007978026, jjet.KJ00007978027, jjet.KJ00007978028, jjet.KJ00007978029, jjet.KJ00007978030, jjet.KJ00007978031, jjet.KJ00007978032, jjet.KJ00007729560, jjet.KJ00007729561, jjet.KJ00007729562, jjet.KJ00007729563, jjet.KJ00007729564, jjet.KJ00007729565, jjet.KJ00007729566, jjet.KJ00007729567, jjet.KJ00007729568, jjet.KJ00007729569, jjet.KJ00007729570, jjet.KJ00007729571, jjet.KJ00007729572, jjet.KJ00007628681, jjet.KJ00007628682, jjet.KJ00007628683, jjet.KJ00007628684, jjet.KJ00007628685, jjet.KJ00007329828, jjet.KJ00007329829, jjet.KJ00007329830, jjet.KJ00007329831, jjet.KJ00007329832, jjet.KJ00007329833, jjet.KJ00007329834, jjet.KJ00007329835, jjet.KJ00007142881, jjet.KJ00007142882, jjet.KJ00007142883, jjet.KJ00007142884, jjet.KJ00007142885, jjet.KJ00007142886, jjet.KJ00007142887, jjet.KJ00007142888, jjet.KJ00007142889, jjet.KJ00007142890, jjet.KJ00007142891, jjet.KJ00007142892, jjet.KJ00006772222, jjet.KJ00006772223, jjet.KJ00006772224, jjet.KJ00006772225, jjet.KJ00006772226, jjet.KJ00006772227, jjet.KJ00006772228, jjet.KJ00006772229, jjet.KJ00006772230, jjet.KJ00006772231, jjet.KJ00006772232, jjet.KJ00006772233, jjet.KJ00006772234, jjet.KJ00006772235, jjet.KJ00006772236, jjet.KJ00006772237, jjet.KJ00006772238, jjet.KJ00006772207, jjet.KJ00006772208, jjet.KJ00006772209, jjet.KJ00006772210, jjet.KJ00006772211, jjet.KJ00006772212, jjet.KJ00006440127, jjet.KJ00006440128, jjet.KJ00006440129, jjet.KJ00006440130, jjet.KJ00006440131, jjet.KJ00006440132, jjet.KJ00006440133, jjet.KJ00006440134, jjet.KJ00006063549, jjet.KJ00006063550, jjet.KJ00006063551, jjet.KJ00006063552, jjet.KJ00006063553, jjet.KJ00006063554, jjet.KJ00006063555, jjet.KJ00006063556, jjet.KJ00006063557, jjet.KJ00006063558, jjet.KJ00006063579, jjet.KJ00005982003, jjet.KJ00005982004, jjet.KJ00005982005, jjet.KJ00005982006, jjet.KJ00005982007, jjet.KJ00005982008, jjet.KJ00005982009, jjet.KJ00005982010, jjet.KJ00005982011, jjet.KJ00005982012, jjet.KJ00005982013, jjet.KJ00005982014, jjet.KJ00005982015, jjet.KJ00005982016, jjet.KJ00005982017, jjet.KJ00005755622, jjet.KJ00005755623, jjet.KJ00005755624, jjet.KJ00005755625, jjet.KJ00005755626, jjet.KJ00005755627, jjet.KJ00005755628, jjet.KJ00005755629, jjet.KJ00005622742, jjet.KJ00005622743, jjet.KJ00005622744, jjet.KJ00005622745, jjet.KJ00005622746, jjet.KJ00005622747, jjet.KJ00005622748, jjet.KJ00005622749, jjet.KJ00005622750, jjet.KJ00005622751, jjet.KJ00005622752, jjet.KJ00005353782, jjet.KJ00005353783, jjet.KJ00005353784, jjet.KJ00005353785, jjet.KJ00005353786, jjet.KJ00005353787, jjet.KJ00005353788, jjet.KJ00005353789, jjet.KJ00005353790, jjet.KJ00005353791, jjet.KJ00005126124, jjet.KJ00005126125, jjet.KJ00005126126, jjet.KJ00005126127, jjet.KJ00005126128, jjet.KJ00005126129, jjet.KJ00005126130, jjet.KJ00005126131, jjet.KJ00005126132, jjet.KJ00005059789, jjet.KJ00005059790, jjet.KJ00005059791, jjet.KJ00005059792, jjet.KJ00005059793, jjet.KJ00005059794, jjet.KJ00005059795, jjet.KJ00005059796, jjet.KJ00005059797, jjet.KJ00005059798, jjet.KJ00005059799, jjet.KJ00005059800, jjet.KJ00005059801, jjet.KJ00004960848, jjet.KJ00004960849, jjet.KJ00004960850, jjet.KJ00004960851, jjet.KJ00004960852, jjet.KJ00004960853, jjet.KJ00004960854, jjet.KJ00004960855, jjet.KJ00004960856, jjet.KJ00004960857, jjet.KJ00004964312, jjet.KJ00004964313, jjet.KJ00004964314, jjet.KJ00004964315, jjet.KJ00004964316, jjet.KJ00004964317, jjet.KJ00004964318, jjet.KJ00004964319, jjet.KJ00004964320, jjet.KJ00004964321, jjet.KJ00004964291, jjet.KJ00004964292, jjet.KJ00004964293, jjet.KJ00004964294, jjet.KJ00004964295, jjet.KJ00004964296)
abst4 <- rbind(jjet.KJ00004964297, jjet.KJ00004964298, jjet.KJ00004964299, jjet.KJ00004964300, jjet.KJ00004964301, jjet.KJ00004964302, jjet.KJ00004964303, jjet.KJ00004964267, jjet.KJ00004964268, jjet.KJ00004964269, jjet.KJ00004964270, jjet.KJ00004964271, jjet.KJ00004964272, jjet.KJ00004964273, jjet.KJ00004964274, jjet.KJ00004964275, jjet.KJ00004964276, jjet.KJ00004964277, jjet.KJ00004964278, jjet.KJ00004964279, jjet.KJ00004964280, jjet.KJ00004964247, jjet.KJ00004964248, jjet.KJ00004964249, jjet.KJ00004964250, jjet.KJ00004964251, jjet.KJ00004964252, jjet.KJ00004964253, jjet.KJ00004964254, jjet.KJ00004964255, jjet.KJ00004964256, jjet.KJ00004964257, jjet.KJ00004964161, jjet.KJ00004964162, jjet.KJ00004964163, jjet.KJ00004964164, jjet.KJ00004964165, jjet.KJ00004964166, jjet.KJ00004964167, jjet.KJ00004964168, jjet.KJ00004964169, jjet.KJ00004964170, jjet.KJ00004964171, jjet.KJ00004964172, jjet.KJ00004964173, jjet.KJ00004964174, jjet.KJ00004964175, jjet.KJ00004964176, jjet.KJ00004964177, jjet.KJ00004964139, jjet.KJ00004964140, jjet.KJ00004964141, jjet.KJ00004964142, jjet.KJ00004964143, jjet.KJ00004964144, jjet.KJ00004964145, jjet.KJ00004964146, jjet.KJ00004964147, jjet.KJ00004964148, jjet.KJ00004964149, jjet.KJ00004964150, jjet.KJ00004964151, jjet.KJ00004964122, jjet.KJ00004964123, jjet.KJ00004964124, jjet.KJ00004964125, jjet.KJ00004964126, jjet.KJ00004964127, jjet.KJ00004964128, jjet.KJ00004964106, jjet.KJ00004964107, jjet.KJ00004964108, jjet.KJ00004964109, jjet.KJ00004964110, jjet.KJ00004964111, jjet.KJ00004964112)
abst <- rbind(abst1, abst2, abst3, abst4)
abst <- abst[c(3,2)]
colnames(abst) <- c("DOI", "Abst")
head(abst)## DOI
## 1 jjet.46135
## 2 jjet.46136
## 3 jjet.46021
## 4 jjet.46022
## 5 jjet.46024
## 6 jjet.46032
## Abst
## 1 本稿では，教育工学におけるオンライン教育の研究動向を概観することを目的とした．まず，オンライン教育に関連する研究のキーワードとして，遠隔教育，e ラーニング，ブレンディッドラーニング，オンライン教育に焦点を絞り，海外並びに日本の研究動向についてまとめた．次に，日本の高等教育のオンライン化を10年ごとに分け，1990年代を黎明期，2000年代を発展期，2010年代を拡張期，2020年以降を革新期とし，オンライン教育に関する研究の変遷を考察した．
## 2 COVID-19の感染拡大の影響により，オンライン学習が広範かつ大規模に実施される中で，その利点が広く周知されるようになった．それに伴い，オンライン学習と対面学習を，あるいは，同期型学習と非同期型学習を効果的に組み合わせたブレンディッドラーニングは，「教育のニューノーマル」として改めて注目されている．ブレンディッドラーニングにより教授過程を最適化し学習効果を向上する教育実践は国内外で多数行われており，その多様な効果が認められている．一方，ブレンディッドラーニングを設計し効果的に実施することは必ずしも容易でない．本論では，ブレンディッドラーニングに関する教育工学研究の動向を整理し，COVID-19以降における展望を述べる．
## 3 本研究では，知識構築実践を目指したブレンド型授業において，適切なアイディア選択と継続的なアイディア向上のための教授効果を検証した．学習者の知識構築活動・学習成果の関係を検討するために，対話のネットワーク分析を用いた知識構築活動の分析，学習成果の評価を実施し，改善前の授業と比較検討した．その結果，改善した授業設計は，（１）学習成果中位層以下の学習者の成果向上に寄与し，（２）有望なアイディア選択とその向上の多様なプロセスを可能とし，（３）アイディアとその裏付けの整合性をとる活動の重要性を顕在化させた．
## 4 本研究では，大学における効果的なブレンド型授業の推進を目的として，2020年度秋学期に大学で実施されたブレンド型授業の実態調査を行い，そこで得られた示唆をもとにファカルティ・ディベロップメント（FD）を検討した．その結果，以下の点が明らかになった．（１）ブレンド型授業ではオンライン同期型（リアルタイム）の授業活動が中心に行われ，オンライン非同期型（オンデマンド）の活動は少なかった．（２）「オンラインAL 力」（阿部ほか 2022）は，リアルタイムの授業活動との相関が高く，オンデマンドには活かされていない可能性がある．（３）同期（対面）と非同期（オンデマンド）のブレンドに焦点を当てたFD セミナーを解説と個人ワーク，質疑応答で構成して実施することにより，効果的なブレンド型授業をデザインするための知識を大幅に向上させることができる．しかし，FD を授業実践に結びつけるためには一層の工夫が必要である．
## 5 本研究では，大学生対象に，2020年度後期にオンライン授業を受講しての自己調整学習の状況を尋ねた．その結果，以下の３点が明らかになった．(1)「e ラーニングでは計画的に一人でじっくり学習できるところがよい」と考えている学生ほど学習を工夫する方略を使用し，「e ラーニングは単調な感じがするので物足りない」と考えている学生ほど学習とそれ以外の時間にめりはりをつけることで学習意欲の維持をはかる方略を使わない傾向が示された．(2)学習の相談ができる友人の有無によって，e ラーニング指向性や自己調整学習方略使用に違いはなかった．(3)時間割などをベースに学習時間を固定していた学生と，課題の期限などをベースに学習時間を流動的に取っていた学生がおり，いずれでも自己調整していた学生はうまく学習を進めていた．うまく学習を進めるには，時間割ベースの学習計画を立てるとともに，タスクを把握・可視化し，やり残した課題に取り組む日や休息日を設定することが有効であることが示唆された．
## 6 本研究では，2020年前期のコロナ禍初期のオンライン授業におけるICT ツールの利用状況に基づいて授業方法の類型化を行い，その類型と学生の受講態度の関係について検討した．大学教員529名を対象に，オンライン授業を「講義科目」「演習・実習科目」「ゼミ・セミナー科目」の授業形式に分けて調査を行った．まず授業形式ごとに，各ICT ツールの利用の程度を指標としたクラスタ分析を行い，それぞれ３～４類型を抽出した．次に，各類型の性質を知るために，専門分野などの個人要因，ソーシャルサポートなどの環境要因との関連を確認した．さらに，授業形式ごとに，オンライン授業の類型と学生の受講態度との関連を検討した．その結果，いずれの授業形式においても，学生の受講態度を高めるためにはリアルタイム主体型かオンデマンド主体型かという区分ではなく，その授業の双方向性が充分に担保されているかが重要であることが示唆された．jset.abst <- dplyr::inner_join(doi, abst, by = "DOI")
head(jset.abst)## Journal Year Volume Number Page DOI Class Incld JYVNP
## 1 JSET 2022 46 4 46135 jjet.46135 総説 収集 JSET_2022_46_4_46135
## 2 JSET 2022 46 4 46136 jjet.46136 展望 収集 JSET_2022_46_4_46136
## 3 JSET 2022 46 4 46021 jjet.46021 論文 収集 JSET_2022_46_4_46021
## 4 JSET 2022 46 4 46022 jjet.46022 論文 収集 JSET_2022_46_4_46022
## 5 JSET 2022 46 4 46024 jjet.46024 論文 収集 JSET_2022_46_4_46024
## 6 JSET 2022 46 4 46032 jjet.46032 論文 収集 JSET_2022_46_4_46032
## Abst
## 1 本稿では，教育工学におけるオンライン教育の研究動向を概観することを目的とした．まず，オンライン教育に関連する研究のキーワードとして，遠隔教育，e ラーニング，ブレンディッドラーニング，オンライン教育に焦点を絞り，海外並びに日本の研究動向についてまとめた．次に，日本の高等教育のオンライン化を10年ごとに分け，1990年代を黎明期，2000年代を発展期，2010年代を拡張期，2020年以降を革新期とし，オンライン教育に関する研究の変遷を考察した．
## 2 COVID-19の感染拡大の影響により，オンライン学習が広範かつ大規模に実施される中で，その利点が広く周知されるようになった．それに伴い，オンライン学習と対面学習を，あるいは，同期型学習と非同期型学習を効果的に組み合わせたブレンディッドラーニングは，「教育のニューノーマル」として改めて注目されている．ブレンディッドラーニングにより教授過程を最適化し学習効果を向上する教育実践は国内外で多数行われており，その多様な効果が認められている．一方，ブレンディッドラーニングを設計し効果的に実施することは必ずしも容易でない．本論では，ブレンディッドラーニングに関する教育工学研究の動向を整理し，COVID-19以降における展望を述べる．
## 3 本研究では，知識構築実践を目指したブレンド型授業において，適切なアイディア選択と継続的なアイディア向上のための教授効果を検証した．学習者の知識構築活動・学習成果の関係を検討するために，対話のネットワーク分析を用いた知識構築活動の分析，学習成果の評価を実施し，改善前の授業と比較検討した．その結果，改善した授業設計は，（１）学習成果中位層以下の学習者の成果向上に寄与し，（２）有望なアイディア選択とその向上の多様なプロセスを可能とし，（３）アイディアとその裏付けの整合性をとる活動の重要性を顕在化させた．
## 4 本研究では，大学における効果的なブレンド型授業の推進を目的として，2020年度秋学期に大学で実施されたブレンド型授業の実態調査を行い，そこで得られた示唆をもとにファカルティ・ディベロップメント（FD）を検討した．その結果，以下の点が明らかになった．（１）ブレンド型授業ではオンライン同期型（リアルタイム）の授業活動が中心に行われ，オンライン非同期型（オンデマンド）の活動は少なかった．（２）「オンラインAL 力」（阿部ほか 2022）は，リアルタイムの授業活動との相関が高く，オンデマンドには活かされていない可能性がある．（３）同期（対面）と非同期（オンデマンド）のブレンドに焦点を当てたFD セミナーを解説と個人ワーク，質疑応答で構成して実施することにより，効果的なブレンド型授業をデザインするための知識を大幅に向上させることができる．しかし，FD を授業実践に結びつけるためには一層の工夫が必要である．
## 5 本研究では，大学生対象に，2020年度後期にオンライン授業を受講しての自己調整学習の状況を尋ねた．その結果，以下の３点が明らかになった．(1)「e ラーニングでは計画的に一人でじっくり学習できるところがよい」と考えている学生ほど学習を工夫する方略を使用し，「e ラーニングは単調な感じがするので物足りない」と考えている学生ほど学習とそれ以外の時間にめりはりをつけることで学習意欲の維持をはかる方略を使わない傾向が示された．(2)学習の相談ができる友人の有無によって，e ラーニング指向性や自己調整学習方略使用に違いはなかった．(3)時間割などをベースに学習時間を固定していた学生と，課題の期限などをベースに学習時間を流動的に取っていた学生がおり，いずれでも自己調整していた学生はうまく学習を進めていた．うまく学習を進めるには，時間割ベースの学習計画を立てるとともに，タスクを把握・可視化し，やり残した課題に取り組む日や休息日を設定することが有効であることが示唆された．
## 6 本研究では，2020年前期のコロナ禍初期のオンライン授業におけるICT ツールの利用状況に基づいて授業方法の類型化を行い，その類型と学生の受講態度の関係について検討した．大学教員529名を対象に，オンライン授業を「講義科目」「演習・実習科目」「ゼミ・セミナー科目」の授業形式に分けて調査を行った．まず授業形式ごとに，各ICT ツールの利用の程度を指標としたクラスタ分析を行い，それぞれ３～４類型を抽出した．次に，各類型の性質を知るために，専門分野などの個人要因，ソーシャルサポートなどの環境要因との関連を確認した．さらに，授業形式ごとに，オンライン授業の類型と学生の受講態度との関連を検討した．その結果，いずれの授業形式においても，学生の受講態度を高めるためにはリアルタイム主体型かオンデマンド主体型かという区分ではなく，その授業の双方向性が充分に担保されているかが重要であることが示唆された．setwd("../Data")
write.csv(jset.abst, "JSET_ABST.csv")論文数が多いので処理にかなりの時間がかかる
## user system elapsed
## 14.267 2.127 682.264