2012 Fiscal Year Annual Research Report
ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇにおける受講者の動作の分析に関する研究
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22500947
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
渡邊 栄治 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (20220866)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾関 孝史 福山大学, 工学部, 教授 (40299300)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | e-Learning / 受講者 / 動作 / ページ移動 / 理解度 |
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| Research Abstract |
平成24年度における研究目的は，「コンテンツの難易度や表現のわかりやすさに依存する受講者の動作と受講者の理解度の関係を解明することであり，両者の関係に関して，数式によるモデル化を行うと共に，ヒアリングなどの主観的評価との比較を行うことにより，研究成果の信頼性を高めることにも重点を置く」ことであった．
この研究目的に対して，「受講者の動作と理解度との関係解明」に取り組んだ．具体的には，e-Learningにおける受講者の動作として，受講者によるページの移動に着目し，この動作とコンテンツに対する受講者の理解度の関係について分析を行った．ここで，受講者による理解度は，問題に対する正解率とヒアリング結果に基づいて総合的に評価した．上述のページの移動履歴に基づいた特徴量と受講者の理解度の関係を，階層型ニューラルネットワークによりモデル化を行った．その際，ページの移動履歴を入力，理解度を出力とした非線形モデルを構築した．ここでは，モデルを構築するために用いていない受講者のデータを，得られた非線形モデルに適用し，階層型ニューラルネットワークとしての汎化能力を定量的に評価した．一方，階層型ニューラルネットワークにおける内部表現は分散化されているために，得られた両者の関係を説明することは容易ではない．そこで，忘却付き構造化学習法を用いることにより，両者の関係を明確にした．多数の受講者に対する実験を行い，階層型ニューラルネットワークの内部表現に基づいて，理解度が高い受講者と低い受講者の間には，特定のページに対する頻度が理解度に大きな影響を及ぼすことを示した．このことは，問題を解いた後に実施したヒアリング内容とも合致していることを確認した．
本研究課題で得られた成果は，「資料を読みながら問題を解く」環境において，資料の適切な読み方を受講者に提示できるシステムの開発に有効であると考えられる．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(4 results)
