| 研究者番号 |
60387355
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| その他のID |
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| 所属 (現在) |
2024年度: 金沢工業大学, 教育支援機構, 教授
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| 所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 |
2023年度: 金沢工業大学, 教育支援機構, 教授
2012年度 – 2022年度: 金沢工業大学, 基礎教育部, 教授
2021年度: 金沢工業大学, 教育支援機構, 教授
2007年度 – 2009年度: 金沢工業大学, 基礎教育部, 准教授
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| 審査区分/研究分野 |
- 研究代表者
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教育工学 /
小区分09080:科学教育関連 /
教育工学
- 研究代表者以外
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小区分09070:教育工学関連 /
教育工学 /
教育工学
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| キーワード |
- 研究代表者
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数学 / ハイパーリンク / 知識構造 / eラーニング / 物理 / STEM / グラフ / e-ラーニング / チャットボット / 演習問題
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/ チャット機能 / 知識の構造化 / 学習環境 / 材料力学 / ウェブ教材 / ネットワークグラフ / 工学 / 可視化 / ネットワーク / MasthML / MathML / プリント教材 / Web教材 / 数式 / QRコード / 携帯電話
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- 研究代表者以外
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概念形成 / 物理 / Concept Test / Webサイト / データ分析 / 数学 / 概念問題 / ピア・インストラクション / アダプティブラーニング / 繰り返し学習 / セルフアダプティブ / Excel VBA / インタラクティブ教材 / Webページ開発 / インタラクティブVBA教材 / ニューラルネットワーク / ウェブサイト / AI / 誤概念 / 機械学習 / 気づき / 学修力 / 自己評定 / 共分散構造分析 / 因子間相関 / 因子分析 / ルーブリック評価 / 先進的学修態度と気付き / 潜在因子 / 先進的学習意欲の態度尺 / 数理の深い学習 / ヒューリステック試行尊重 / ヒューリスティック抑制因子 / 深い学習態度尺度 / ヒューリスティック / 深い学習方略 / 気付き / 先進的学習意欲 / 深い学習 / 大学全入時代 / 学びの成長 / 学力評価 / ジェネリックスキル / 検証モデル / 教授学習支援システム
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