2004 Fiscal Year Annual Research Report
eラーニングにおける学習履歴の高度データ・マイニング機能を持つ知的LMSの開発
| Project/Area Number |
16300265
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
|---|
Principal Investigator |
植野 真臣 長岡技術科学大学, 工学部, 助教授 (50262316)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永岡 慶三 早稲田大学, 人間科学部, 教授 (90127382)
赤倉 貴子 東京理科大学, 理工学部, 助教授 (80212398)
永森 正仁 長岡技術科学大学, 工学部, 助手 (80334697)
中平 勝子 長岡技術科学大学, eラーニング研究実践センター, 助手 (80339621)
安藤 雅洋 長岡技術科学大学, 工学部, 技術職員 (00345539)
|
|---|
| Keywords | e-Learning / データ・マイニング / テキスト・マイニング / 教育工学 |
|---|
| Research Abstract |
eラーニングの利点として、膨大な学習履歴データが蓄積されることがあげられるが、これらのデータを如何に有効活用するかについての研究は早急の課題でもある。本研究では、eラーニングにおける学習履歴のデータマイニング手法の開発とそれらを組み入れたLMS(Learning Management System)の開発を行ってきた。具体的には、本研究で開発されたLMSでは、以下の機能が組み込まれている。
(1)学習者の異常学習プロセスを検出するシステム
学習者の飛ばし読みによるや他事をしながらの学習など異常プロセスを所要時間の異常性によって統計的に検出することができる。
(2)コンテンツの特性分析
コンテンツの特性をデータ解析によりさまざまな形で提示することにより、コンテンツ作成者に改善のためのフィードバックを与えたり、または、再利用者にコンテンツのよさの指標を与えることができる。
(3)学習履歴の決定木学習
学習者の最終的な成績(放棄、不可、可、良、優)を学習履歴データを決定木で学習させ、それを用いて現在の学習者の将来を予測する。
(4)会議室での発言のマルコフ解析
会議室での発話をマルコフ過程として記述し、そこでの発言の仕方に「発言者の偏りがないか」「発言パターンがワンパターンではないか」などを可視化し、参加者に現状の会議室での状況を把握させ、次に取るべき行動選択を支援する。
(5)会議室での発言のキーワード解析
会議室での発言を形態素解析し、拡張数量化III類という手法で重み付けすることにより、重要なキーワードを検出し、特性値にクラスタリングして表示することにより、会議室で話題になっているトピックを可視化する。多くの発言がされているとき、全体を把握するのに有効である。
|
