2016 Fiscal Year Research-status Report
知財教育におけるキーワードの定着に着目した個別指導アプリによる暗記支援
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15K00483
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
村井 礼 香川大学, 大学連携e-Learning教育支援センター四国, 教授 (30279111)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
八重樫 理人 香川大学, 工学部, 准教授 (30410848)
林 敏浩 香川大学, 総合情報センター, 教授 (90264142)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 学習支援 / パターン分類 / 自己組織化マップ / e-Learning / 理解度判別 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者らは、空所補充型クイズアプリによる学生の理解度タイプの判別機構の開発を行っている。本研究の目的は、キーワードの定着に着目した個別指導が可能な空所補充型クイズアプリを開発し、知財教育における重要キーワードの暗記支援を図ることである。
平成28年度は、間違い履歴に基づく理解度タイプ判別機構を実装し、実際に開講されたe-Learning授業の受講者を対象として理解度タイプの判別を行った。また、理解度タイプの判別手法として、ルールベース推論以外にも教師無し学習法のひとつである自己組織化マップの実装を試みた。ルールベース推論は、教員の指導ノウハウを機械的に表現することに優れているが、一方で、ノウハウの改良や修正により全体的なルールベースの再構築が必要となるという欠点を有している。年度が変わると学生の特徴も変わるため、学習支援システムを教育の現場に実装するには汎用性が望まれる。そこで、自己組織化マップによる分類手法を試験的に導入し、汎用性の向上を図った。自己組織化マップによる汎用性の向上が実現できれば、ルールベースの設計及び構築という作業を簡素化できるため、個別指導の自動化に向けた改良を期待できる。ただし、自己組織化マップによる分類手法では、本来異なるタイプに分類されるべきデータが同一のタイプに分類されることがある。特に、各タイプの境界部分に類似したデータの分類において、この傾向が表れやすい。そこで、理解度タイプの判別結果に対しタイプ間の類似度を計算することにより、境界部分に判別されるタイプの特徴を調査した。
これら研究成果の一部を学会で口頭発表するとともに学術論文で誌上発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究で開発する理解度タイプ判別機構の実装、自己組織化マップによる判別機構の試行、汎用性の向上と個別指導の自動化に向けた改良を加えた。指導案の決定支援機構は当初計画のルールベース推論による判別機構に対応できているが、新たに取り組んだ自己組織化マップによる判別機構への対応のため、実装ができていない。そのため「おおむね順調に進展している」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度の研究において新たに取り組んだ教師無し学習法による理解度タイプの判別機構の実装を進め、汎用性の向上と個別指導の自動化機構のブラッシュアップを図る。
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| Causes of Carryover |
成果報告や資料収集等を行うために予定していた学会等の一部が香川大学で開催されるなど、旅費の一部を執行する必要性がなかった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果を国内外の学会で発表するための学会参加費、旅費や専門誌への投稿料、英文校正料、研究成果を社会に公表するためのホームページの作成費、システム開発の謝金等に要する。
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Research Products
(10 results)
