2011 Fiscal Year Annual Research Report
統計的パターン認識による個別化教育の評価と内視鏡教育への適用
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22700812
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
小柏 香穂理 山口大学, 大学情報機構, 助教 (60379922)
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| Keywords | eラーニング / 教育評価 / 統計的パターン認識 / 可視化 / 医学教育 |
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| Research Abstract |
まず,昨年度に考案した「統計的パターン認識の可視化を用いた自己点検可能な解析方法」により,内視鏡教育における学習者の誤り恒向を分析した.このアプローチは,まず(1)学習者を2次元に可視化する.次に(2)可視化結果を人間の目で見て判断して学習者の類似集団を決め,その妥当性を検証する.(1)と(2)を繰り返し行う対話型解析のアプローチをとることで,可視化結果の妥当性を検証できる.さらに,その分野の専門家の経験を分析途中に耽り入れて,より適切な分析結果に導くことができる.今回,内視鏡教育における学習者を多次元ベクトルとして捉え,その学習者を非線形変換のSammon法を用いて可視化した結果,誤解答が類似した4つの集団を捉えることができ,その妥当性を検証した.今後,誤り傾向の類似性に着目した指導が期待される.
次に,内視鏡教育のためのシミュレーション型教材をサーバ上に実装し,その実用化に向けた3つの課題について実験を行った.(1)動画像教材を学習する際のネットワークの帯域保証の問題については,下りの帯域が小さいとレスポンスタイムが大幅に遅くなる可能性があることがわかった.(2)セキュア化による利便性低下の問題については,サーバのセキュリティ対策(暗号化)による利便性低下はほとんどないと考えられるが,指紋認証装置の導入については,操作性に問題が指摘され,利便性が低下する可能性が高い.(3)同時アクセス数の増加によるサーバ負荷め問題については,負荷ツールを用いた同時アクセスによる負荷実験を行い,同時利用者数の目安を得ることができた,また動画像教材を学習する際に負荷が大きいことがわかった,これらの実験から,動画像を使ったシミュレーション型教材の安定的な学習環境を整備するための有用な知見を得ることができた.
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