2019 Fiscal Year Annual Research Report
教育ビッグデータと画像分析を用いて語彙学習に適切な画像の推薦に関する研究
Project/Area Number |
19K20941
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
Principal Investigator |
Hasnine Nehal 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任助教 (30827720)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | Image recommendation / Learning analytics / Ubiquitous learning / Word-to-image / Society 5.0 / Cyber-physical space |
Outline of Annual Research Achievements |
このプロジェクトでは、外国語の非公式な学習に使用できる画像推奨のためのプラットフォームが概念化されています。このプラットフォームは、機能ベースのコンテキスト固有の適切な画像(FCAI)を推奨するように設計された分散セマンティクスモデル(DSM)に基づいています。単語を表すため。この推奨システムは、さまざまな学習シナリオからユビキタス学習ログ(つまり、学習者の民族誌情報、学習場所、時間、コンテキスト、および画像情報など)をキャプチャする、コンテキスト認識ユビキタス学習システムと統合できます。ログは、学習分析、ワードバンク作成に適用される自然言語処理技術、および画像埋め込み方法を使用して分析されます。また、サイバーフィジカルスペースでログを学習している1人の学習者を他の人に推奨できるLFO(Learn From Others)という推奨ツールも開発しました。This project conceptualizes a platform for image recommendations that can be used for informal learning of foreign languages. The platform is based on the Distributed Semantics Model (DSM), which is designed to recommend feature-based contextually relevant images (FCAI). To represent a word. This recommendation system can be integrated with a context-aware ubiquitous learning system that captures ubiquitous learning logs (ie learner's ethnographic information, learning location, time, context, and image information) from various learning scenarios. The logs are analyzed using learning analysis and natural language processing techniques to creating a word-bank. We also developed a recommendation tool named LFO(Learn From Others) that can recommend one learners learning log to others.
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Research Products
(18 results)