2020 Fiscal Year Research-status Report
Estimation of Learning Activity and Learning Performance of Junior High School Student
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18K18656
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | 振り返り文 / 成績推定 / 機械学習 / 特徴分析 / 自動フィードバック / 学習状況推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
中学生の授業振り返り文からの成績推定に関する研究を行った．特に，成績推定精度が時期によって大きく変化する現象を確認するため，成績推定に寄与する素性を分析し，成績上位と下位の振り返り文で素性が時系列にどう変化するかを確認した．これら分析した特徴を重み付きで用いる投票法を提案した．投票法を用いない場合に比べて15%～30%以上の精度向上を得た．これらのうち，特徴分析については，国内の研究会で報告を行い，成績推定手法については，九州大学修士論文としてまとめた．
また，新たな学習塾から，生徒の学習状況についての講師の報告文や生徒の定期試験ならびに模擬試験のデータ提供を受け，これらを利用し，模擬試験の成績推定や，講師の報告文自動生成などの新たな研究を開始した．模擬試験の成績推定には，生徒の定期試験と講師の報告文を利用する手法を提案し，講師の報告文が，推定精度向上に寄与することを確認した．講師の報告文を成績推定に利用する手法の提案は，代表者の知る限り，本研究が最初である．
大学生の振り返り文を利用した研究では，各授業回の学生の学習状況の推定を，振り返り文の回答を促すために利用した質問文の内容を利用する手法を提案した．推定精度の評価のため，人手で付けた評価データを正解データを利用した．質問内容を利用しない従来手法に比べて，提案手法が大きく精度を向上させることを確認した．また，振り返り文への自動フィードバック手法を開発した．提案手法は，学生の振り返り文への多様なフィードバック文を意味を捉えて20個に人手で分類し，自動的にフィードバック文を選択する．あらかじめ分類を行わない手法に比べて大幅に精度向上することを確認した．これらは，国際会議２件(CSEDU2020, ICCE2020)で発表を行ったほか，2021年４月のCSEDU2021で発表を行う予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
中学生の振り返り文を利用した成績推定については，当初２年を目途に実施する予定であり，コロナ下のため，１年以上延期となったことから，その分，研究が進展した．特に，成績推定に寄与する素性を分析し，成績上位と下位の振り返り文で素性が時系列にどう変化するかを確認するとともに，これら分析した特徴を重み付きで用いる投票法を提案し，その有効性を確認できたことは大きな成果である．
また，2020年度は，学習塾から新たなデータの提供を受けることができ，模擬試験の成績推定や，講師の報告文自動生成などの新たな研究を開始することができた．
対外発表については十分に行えていないが，2021年度に引き継ぎ，発表を行っていく予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
本提案研究については既に目的を達成しており，2020年度に得た成果を，国際会議等で積極的に発表していく予定である．また，本研究成果は，大学生の振り返り文の分析にも生かすことができるため，2020年度に，新たに提供を約束してもらった他大学の学生データに適用し，本手法の有用性や適応性を確認する．さらには，新たに得た学習塾の生徒のデータに対しても適用していく予定である．これらの成果は，2021年度に採択された科研費基盤研究B「定性的・定量的学習記録の組合わせ分析に基づく学習特性改善に関する研究」に引き継いでいく．
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| Causes of Carryover |
コロナ下で，年度末に予定していた出張が無くなってしまったため．2021年4月の国際会議への参加費と6月参加予定の国際会議の参加費などに利用する．
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