2019 Fiscal Year Research-status Report

授業内容の項目関連構造分析に基づく授業設計と学習支援

Research Project

Project/Area Number	18K02887
Research Institution	National Institute of Technology, Kumamoto College
Principal Investigator	松田豊稔熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系TEグループ, 教授 (00157322)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords	テキストマイニング / 共起ネットワーク / KH coder / 項目関連構造分析 / 授業改善
Outline of Annual Research Achievements	本研究では、理工系専門科目における授業改善を目的として、授業内容の項目関連構造分析に基づく授業設計と学習支援を提案する。項目関連構造分析は、授業内容を多数の構成要素（学習項目）に細分化して、学習項目間の関連性と順序性を定量的に定め、授業科目を構成する学習項目の階層構造関連図として示すことである。項目関連構造分析により、授業内容の全体像とその内部構成、そして学習項目間の関連性と順序性を階層構造関連図を通して視覚的に把握することができるようになる。本研究では、熊本高専情報通信エレクトロニクス工学科５年の授業科目『電磁波工学』用の教科書「電気・電子系教科書シリーズ電波工学　コロナ社」(以下「電波工学」)を用いて、理工系専門科目の項目関連構造分析に関する研究を行う。研究初年(2018年)度に、「電波工学」のテキストファイルを作成し、テキストマイニング用のフリーソフト「KH Coder」を用いて、学習項目を抽出し、学習項目間の関連性を示す共起ネットワークを求めた。その結果、出現回数の多い学習項目（頻出度）、他の学習項目へのリンクの多い学習項目（次数中心性）、複数の学習項目の繋がりの経路の中心となる学習項目（媒介中心性）を抽出でき、学習内容の構成が視覚的に表示される。しかし、分析対象範囲が広くなると、学習項目数が増え、学習項目の関連が複雑になり、共起ネットワークによる学習内容の把握が難しくなる。そこで、2019年度は、学習項目数の増大への対応として、「電波工学」の学習に必要な学習項目を専門基礎と専門応用に分類し、その情報を基礎データ（辞書）としてテキストマイニングを行っている。その結果、学習内容を基礎と応用に分けて共起ネットワークを求め、「電波工学」の学習に必要な予備知識（専門基礎）と専門の内容（専門応用）を分類することで、学習内容をしやすくする。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 本研究では、テキストマイニング用のフリーソフト「KH Coder」が、理工系専門科目の項目関連構造分析に利用できることを、高専大学用の電気・電子系教科書「電波工学　コロナ社」を例として示している。「KH Coder」により、学習項目の抽出、学習項目間の関連を視覚的に表示する共起ネットワークが求められる。しかし、例えば教科書一冊のように分析対象範囲が広がると、学習項目数が増大し、学習項目間の関連が複雑になり、学習内容を把握するのが難しくなる。そこで、学習項目をあらかじめ分類しておく辞書の利用を考案しているが、辞書の作成に時間を要している。本研究では、「電波工学」の標準的な内容から辞書を作成するために、無線従事者国家試験問題（過去5年間10回の第1級陸上無線技術士無線工学B）から学習項目を抽出し、専門基礎と専門応用の辞書を作成している。作成した辞書の信頼性の向上を図ること、また辞書をもとに学習項目の集まり（クラスター群）を作成し、クラスター群に対する分析も課題として残っている。項目関連構造分析では、学習項目の関連性とともに順序性（因果性）を求めることが重要である。本研究では、統計解析の一つである共分散構造解析により学習項目の順序性を求めることを提案している。これまで、共分散構造解析の学習を行っており、項目関連構造分析のためのデータ作成や分析結果の評価に至っていない。
Strategy for Future Research Activity	最終研究年度（2020年度）は、前年度までの課題の解決とテキストマイニングによる項目関連構造分析の評価を中心に研究を行う。 (1)未解決の問題としては、学習項目の順序性の定量化とグラフ化があり、現在、学習項目間の関連性を因果関係として定量化する共分散構造解析の適用を行っている。共分散構造解析の汎用ソフトウェア「SPSS Amos」はすでに研究費で購入しており、データ作成から分析そして結果の評価を2020年度に行う。 (2)項目関連構造分析のための基礎データとして辞書作成を行っているが、その信頼性と有用性を向上させるために、無線従事者国家試験問題の難易度と試験回数を拡大して（第1級と第2級の陸上無線技術士無線工学Bの過去15回計30回の試験問題から）学習項目を抽出し、専門基礎と専門応用の辞書を作成する。その結果から、専門基礎と専門応用の各辞書において項目関連構造分析において特に重要な個々の学習項目及び重要な関連を持つ学習項目群を特定する。このことによって、項目関連構造分析における学習項目の数が増大しても、学習項目間の関連を把握しやすくする。 (3)これまでの項目関連構造分析の結果（重要な学習項目と学習項目間の関連性）を授業（熊本高専情報通信エレクトロニクス工学科５年の授業科目『電磁波工学』）の自習課題に取り入れ、学生に試行する。そして、項目関連構造分析における最適なパラメータ（提示する学習項目数、学習項目間の関連数、順序性）の推定、そして関連構造分析の有効性や課題（問題点）について検討する。
Causes of Carryover	物品費に関しては、統合ソフトウェアとして共分散構造解析用のソフトウェアSPSS Amos を購入したため残額が生じた。また、旅費に関しては、2019年度の研究成果を発表する予定であった令和2年電気学会（2020年3月11日～13日東京電機大学）が新型コロナウイルス感染症拡大により中止になり出張を取りやめ、また年度末に予定していた国立国会図書館での資料収集のための出張ができなかった。このため、旅費に残額が発生した。 2020年度は、データ整理と辞書作成が必要であり、学生雇用の謝金として執行する。また、旅費に関しては、学会発表と資料収集のための出張旅費を計画している。