草薙の研究ログ

英語教育関係。でも最近は統計(特にR)ネタが中心。

オンライン外国語学習における実測学習時間の格差:ジニ係数とローレンツ曲線

同じ学習教材を与えても,それを使用して勉強するひともいれば,勉強しないひともいる。格差,ということばが正しいかはわからないけど,たとえば大学生が,ある一定期間内において,大学が提供するオンライン外国語学習教材を使用して学習する時間は,ちょうど所得の分布に似た分布を示す。

これは歪んだ分布になる。(ワイブル分布の例;草薙(2017)は個人のWBTに対する個人のログイン時間は,ワイブル分布によって近似を与えられることを報告している)

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これについて,ローレンツ曲線を描くとこんな感じ。

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ちなみにこのデータのジニ係数は,だいたい0.30くらい。おおざっぱにいって,日本人の所得のジニ係数と同じくらい(?)。
全体のアクセス時間に対して,上半分の人が7割,下半分の人が3割の時間くらいといった比になる。下二割の人は,全体の7%,上8割の人の全体の93%。

この係数を減らすというのも,ひとつの業務的観点になりうる。