2007 Fiscal Year Annual Research Report
Eラーニングにおける学習教材レコメンデーション技術に関する研究
| Project/Area Number |
18500731
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Denki University |
|---|
Principal Investigator |
和田 雄次 Tokyo Denki University, 情報環境学部, 教授 (30366398)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田窪 昭夫 東京電機大学, 情報環境学部, 教授 (10349805)
土肥 紳一 東京電機大学, 情報環境学部, 准教授 (00227703)
|
|---|
| Keywords | 教育工学 / 授業学習支援 / データマイニング / コンテンツ / レコメンデーション |
|---|
| Research Abstract |
大学の講義や企業研修などにおいて,e-learningを用いた教育方法が普及し,これらの学習のサポートに限らず,単独で学習を完結するシステムも散見するようになった.しかし,現在運用されているシステムの多くは,単純に教材を閲覧するだけのものや,オンラインテストを実施するものなど,e-learningならではの利点が見出せていない.また,学習システム・学習履歴データベース・教材コンテンツを統一規格としたSCORMの普及によって,教材コンテンツが増大することで,学習者が教材コンテンツを選択の際に迷う恐れがある.
これらを踏まえ,本研究では学習者が学習中に遷移した教材コンテンツの利用履歴情報,つまり学習者がどのように学習を行ったかという学習履歴を基に,教材コンテンツの関連性を求めることで,学習者に適した教材コンテンツを推薦する二方向遷移推薦方式を新たに提案した.これは、学習においては現在閲覧している教材コンテンツから発展した内容に進むだけでなく,前の内容に戻ることは日常的に行うことが多いため、新たな内容の推薦のみ行う単一方向(例えば、順方向)の推薦だけではなく,以前閲覧した内容も推薦を行う二方向遷移(例えば、逆方向)の推薦が必要であると考えたからである.また,平行して復習支援システムAIRS(An Individual Reviewing System)の拡張開発も行い、この二方向遷移推薦システムをAIRS上に実装し、その評価実験も実施した.
今回の実験によって,二方向遷移推薦システムの推薦結果はどのように教材コンテンツを配置しても,適切に推薦できることを示すことができた.
|
