数学チュータリングにおける学習された無力感のアプリオリ（Apriori）分析：レベル別・介入別・結果別の行動パターン

要旨: 本研究では、数学チュータリングシステムのログに含まれる学習性無力感（LH）に関連する行動の相互作用パターンを分析するために、Aprioriアルゴリズムを適用した。相互作用データは3つの次元で検討した：LHレベル（低 vs. 高）、システムに基づく介入（あり vs. なし）、問題解決の結果（解けた vs. 解けなかった）。完全データセットの分析では、ヒントを使わずに問題をスキップすることが、解けなかった結果に結びつく最も頻出のパターンであることが示された。一方で、スキップしないといった粘り強さの行動は、全体としてはそれほど支配的ではなかった。LHレベルごとの比較では、低LHの学生は、問題解決と「スキップしない」の間により強い関連があり、またヒント使用と解けた結果との間に正の関連が見られた。高LHの学生では、回避パターンがより多く見られ、スキップは解けなかった結果と強く結びついていた。システムに基づく介入条件の比較では、介入なしの学生が「持続（粘り強さ）—成功」につながる関連のリフト（上昇度）が最も高く、一方で介入ありの群は、スキップ行動が解けなかった結果につながることを含むより強いパターンを示した。結果別の分析では、全ての群において「スキップしない」は解けた問題と一貫して関連していたが、「ヒントなしでスキップする」は解けなかった結果を予測した。実践的な示唆と推奨について議論する。