2022 Fiscal Year Annual Research Report
地域デジタルアーカイブの横断利用による地域学習教材作成支援システムの構築
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20K12547
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
奥野 拓 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30360936)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川嶋 稔夫 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (20152952)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 地域学習 / 社会科 / 教材 / 地域史 / デジタルアーカイブ / 古地図 / 可視化 / Webアプリケーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，初等教育における地域学習の教材を教員が地域史資料を活用して作成する作業を支援するシステムの構築に取り組んだ．特に，複数の地域デジタルアーカイブから地域学習教材のテーマとなる資料を探索する作業を支援する枠組みを構築することにフォーカスして研究を進めてきた．以下，本研究により得られた4つの研究成果を示す．
(1) 複数の地域デジタルアーカイブを横断曖昧検索し，歴史的な出来事の発生場所を古地図上に表示する手法を構築した．具体的には，地域史資料に含まれる特徴語の類似性に基づいて横断検索し，地域史資料の解説から推定された主題と関連性の高い地名を抽出して古地図上にマーカー表示するシステムを構築した．
(2) 地域文化財アーカイブを対象として，アーカイブに含まれる様々な種類の文化財の特徴語に基づく可視化により，全体像の把握を容易にし，文化財の探索を支援する手法を構築した．具体的には，全文化財から抽出した特徴語をWord2Vecによりベクトル化して得られたコサイン類似度により階層的クラスタリングし，多重円により階層的に視覚化する探索支援システムを構築した．
(3) 画像資料アーカイブを対象として，画像の類似性およびメタデータの類似性に基づいて，資料を探索することを支援する手法を構築した．具体的には，画像識別CNNモデルを用いて画像の特徴ベクトルを獲得し，自己組織化マップ (SOM) を用いて画像の類似性に基づいて2次元配置する手法と，資料タイトルの類似度順に配置する手法を組み合わせて画像資料を探索するシステムを構築した．
(4) 博物館の展示資料から，関連する所蔵資料をデジタルアーカイブから探索することを支援する手法を構築した．具体的には，スマートフォンを用いてQRコードにより特定した展示資料とメタデータの類似度の高い資料をデジタルアーカイブから提示するアプリケーションを構築した．
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