2005 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
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16300265
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
植野 真臣 長岡技術科学大学, 工学部, 助教授 (50262316)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永森 正仁 長岡技術科学大学, 工学部, 助手 (80334697)
安藤 雅洋 長岡技術科学大学, 工学部, 教務職員 (00345539)
三上 喜貴 長岡技術科学大学, 工学部, 教授 (70293264)
永岡 慶三 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (90127382)
赤倉 貴子 東京理科大学, 理工学部, 教授 (80212398)
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| Keywords | e-Learning / データ・マイニング / テキスト・マイニング / 教育工学 |
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| Research Abstract |
本研究では、e-Learningにおける1)詳細な学習履歴データベースの設計と開発、2)膨大なデータベースへの様々なデータ・マイニング手法、テキストマイニング手法を適用、または新たに提案、開発を行い、これら高度な機能を有するLMS(Learning Management System)を開発した。具体的には、以下の機能を持つLMSを開発した。
1)異質な学習プロセスを持つ学習者と学習トピックを見つけ出す「異質学習プロセス検出」機能
2)学習履歴データについて決定木学習を適用し、各学習者の途中学習プロセスから、将来の学習プロセスや結果(大学での成績、A判定、B判定、C判定、D判定、途中放棄など)を予測し、それらを逐次、学習者に提示することにより、学習者の学習プロセスの改善を促す機能
3)学習履歴データより、ベイジアンネットワークを用い、学習者モデルを自動生成し、学習者にもっとも効果のあると考えられる教材や問題等を自動的に提示できる機能の開発
4)学習履歴データ中の変数の共起性を計算することにより、学習プロセスと成績や結果との関係を逐次明らかにし、学習者にフィードバックする機能
5)学習所要時間データを用い、各コンテンツの集団応答曲線を数理モデルにあてはめ、逐次、各コンテンツの難易度、複雑性等をオンラインで計算し、提示するシステムを作成し、テストの理解度やアンケート以外でのコンテンツ評価を行う機能
6)学習履歴データのクラスタリングを行い、様々な学習プロセスを体系化し、把握できる機能。
7)掲示板を用いた新たな質問の入力に対して、過去の発言ログを用いて類似の過去の質問・応答を探索し、質問者に提示する機能
8)掲示板を用いた協調学習において、発言者の意見に対する他の参加者の評価提示機能や発言の影響力、説得力などを数量化し、提示するシステムを開発し、学習者の協調学習への参加のモチベーションを高め、また自身の発言の改善を促させる機能
9)協調学習における学習者の発言ログを形態素解析を行い、それより各発言ごとの類似性を計算することにより、分類し、提示することにより、大量の発言データを整理し、見やすくする機能
10)発言データをマルコフ解析し、協調学習における発言のパターンを分析し、提示する機能
以上の機能を有する学習履歴データベース、データマイニングシステムを開発し、申請者らによってこれまで開発されてきたeラーニングシステム(LMS)に組み込むことにより、高度な機能を持つLNSを開発できた。
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