Learning Analytics
学習分析・研究活動
ネットマンの特徴の1つは、メソッドを活用して得られたデータを分析することにより、コアメソッド「NETMAN 7ステップ」をさらに信頼性の高いものにレベルアップすることを追求しています。
1. フィードバックとEQ(情動)の関連性の研究
PDCFAのデータは行動実践のプロセスデータです。そのデータと、研修の目的である業績等のデータを比較分析することでさらに深い分析が可能となります。一例として去る2015年9月19日、学習分析学会、第一回研究会において、フィードバックがEQ(情動知能)に与える影響について、後藤晶(山梨英和大学)、三森朋宏(日立インフォメーションアカデミー)、永谷研一(株式会社ネットマン)による共同研究が行われました。本研究により、協力行動(フィードバック)と情動の知能(EQ)の関連性が発見されました。
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行動習慣化プログラム(リーダー研修＋Action T.C. 2ヵ月)の前後にEQ調査を実施。
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すべての受講生のEQ能力のレベルアップが確認された。
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Action T.C.(プロセス)データである、フィードバックした回数、人数、文字数とEQデータの相関が確認された。
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特に「自己パターンの認識」「結果を見据えた思考」や「楽観性」にポジティブな結果が得られた。
2. できたことノートによる経験学習の自己効力感、自尊感情の変容の研究
【論文タイトル】
（情報コミュニケーション学会第20回全国大会 CIS2022（2023.3.11～3.12） 発表番号：3A-2）
＊情報コミュニケーション学会 第20回全国大会で最優秀発表賞を受賞
3. 振り返り(内省)データの感情変化の研究
リフレクションのデータを単語ごとに区切り、日本語評価極性辞書(注1)を用いて、各単語に対して、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの評価をします。各々に評価された数値を集計しポジティブおよびネガティブな感情の傾向を割り出ます。
内省やフィードバック状況
感情の変化(ネガ・ポジ分析)状況
文字数：全体の文字数
ポジティブポイント：ポジティブの文字数
ネガティブポイント：ネガティブの文字数
割合：全体の文字数におけるネガティブの文字数の割合
(注1) 東北大学の乾・鈴木研究室が公開している日本語評価極性辞書を乾健太郎教授に許可を取った上で利用しています。