2019 Fiscal Year Annual Research Report
自然言語処理と学習プロセスセンシングを用いた協調学習の形成的評価環境の構築
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19H01714
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
大島 律子 静岡大学, 情報学部, 教授 (70377729)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
綱川 隆司 静岡大学, 情報学部, 講師 (30611214)
猿渡 俊介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50507811)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 協調学習 / 評価 / センシング / 自然言語処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，協調学習を適切に支援するための形成的評価環境の構築である．ここでいう形成的評価とは，授業中あるいは，授業期間中に行う学習のプロセス評価のことである．構築する評価環境は，①学習者の協調スキルを事前に診断する自動評定システムの開発，ならびに②非言語行動からグループ活動の解析を行うための手法を考案することである．ここでいう非言語行動とは，どこを向いているか・何を見ているか，動いているのか・止まっているのかなど，身体的な行動のことを指す．
①自動評価システムの開発については，協調スキルを判断するマンガ形式の判断ツールであるCRP（Collaboration Regulation Profiler）で収集した学習者の回答を自動で評定する機械学習アルゴリズムの精度の向上のため，BERTやBERTopicなどを用いて検討を行った．
②非言語行動からグループ活動の解析を行う手法検討については，センサバッジを通じて収集したデータの解析方法を確立するため検討を複数行なった．具体的には複数人で会話している際の，それぞれの話者の検出方法，議論トピックあるいは活動内容を元にした学習活動のフェーズ分割，学習者間で行われている議論のホットトピック（学習者たちが取り組んでいる問題の解決に関わる重要なトピックが集中して議論されている）の部分（時間帯）の抽出，個々の学習者の活動量などについてである．さらに，センサバッジの性能を高めるための検討も行なった．
以上の検討結果は，国際会議や学術論文として報告している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍の影響で，データ収集のための実験が予定通りは行えない状況である．このため，データの分析にも遅れが生じている．
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| Strategy for Future Research Activity |
コロナ禍の様子を見つつ，感染症対策をしてデータ収集を行い，分析につなげていく．具体的には，実験時に感染症対策としてアクリル板の設置の検討（収集するデータの精度や収集そのものに支障がないか，あるいは設置の方法など）や，それを踏まえての使用する什器のレイアウトが実験の遂行に支障をきたさないか，などを確認し，安全なデータ収集方法を確認する．また，分析については，データの整理の作業者を増員するなどして作業の効率化を検討している．
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[Presentation] Automatic Evaluation of Free Description for Development of Classification in Collaborative Learning2019
Author(s)
Fukuda, H., Tsunakawa, T., Oshima, J., Oshima, R., Nishida, M., & Nishimura, M.
Organizer
第19回日中自然言語処理共同研究促進会議（CJNLP2019）
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