本研究は、学習者の学習状況を学習トピック単位で理解することで個別最適な情報推薦を行うデータ駆動型教育を実現する。

①教育学習を学習トピック単位で記録する密センシング手法、②教育学習活動の文脈を把握する深層的活動分析手法、③行動変容を促す説得性を持ったフィードバック手法について研究を進める。

大学教育の実践の場でデータ駆動PDCAサイクルの実証実験を実施し、研究成果の有用性と有効性を検証するとともに、成果を国内外に広く展開する。