2022 Fiscal Year Annual Research Report
Developing a Learning Material Recommendation System based on Individual Features Detected by Educational Big Data
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21H00905
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
殷 成久 神戸大学, DX・情報統括本部, 准教授 (20512180)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
魚崎 典子 大阪大学, 国際教育交流センター, 特任准教授(常勤) (00721523)
小野 雄一 筑波大学, 人文社会系, 教授 (70280352)
仲谷 佳恵 東京女子大学, 現代教養学部, 特任講師 (70771864)
周 娟 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (90822841)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 学習ログの分析 / 情報回避 / グループディスカッション / ページ遷移の推薦 / 勾配法 / システム開発 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度では大きく分けて2点の研究を行いました。１点目は閲覧ログを生かしたe-bookページ遷移の推薦システムの新たなアルゴリズムの開発です。また２点目は、情報回避の傾向を減らすシステムの研究開発です。
1.e-bookを閲覧するときに、閲覧しているページから内容の相関ある目的ページに飛ぶ際、どこが目的ページなのかが分からず迷ってしまうという問題があります。そこで、目的ページに辿り着く行動を効率化するためにページ推薦システムの開発を行うことにしました。ページ間の関係はユーザーの閲覧ログからページ滞在時間を計算するログ分析と、教科書内の各単語の重要度を計算する内容分析の２種類の手法で求め、２つの手法にそれぞれに重みをかけることで、１種類の分析方法を用いる場合よりも効果的なページ推薦システムの実現に取り組みました。２種類の手法を用いた時と、1種類の手法を用いたときのシステムの評価を比較したところ、単体の手法を用いるよりも２種類の手法に重みをかけたシステムの方は精度が高くなったことが分かりました。またログデータのみを用いたときの精度はアルゴリズムの改善により精度が向上したことが確認できました。
2.研究の発展として、グループ化を利用した情報回避の傾向を減らすシステムを研究開発しました。情報回避とは、人々がさまざまな理由で外部からの情報を受け取ることを拒否する行為ということです。この現象はアカデミックリーディングでも起こります。そこで、グループディスカッションを通して、失われた情報を取り戻せることを目指しました。遺伝的アルゴリズムを使用して、異なるマーク習慣を持つ学生をさまざまなグループに分けるシステムを構築しました。評価実験によると、提案手法は学生の成績を明確に向上させることはできませんが、情報回避を効果的に減らすことができることを確認てきました。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
開発したe-Bookシステムで収集したデータを利用し、ページ遷移の履歴とページの内容を利用してページ同士の関連性を分析し、勾配法を使い、最も関連性の高いページを推薦するシステムを開発しました。
情報回避を減らすためのシステムを研究開発した。招待講演などで、現在までの研究成果の発表も行いました。
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| Strategy for Future Research Activity |
継続的にデータ収集の基盤システムを改善します。継続的にページ遷移と学習ログを使った教材推薦システムを開発します。更に、VARKアンケートシステムと学生の特徴によって教材推薦システムの研究開発を続く予定です。実際の授業でシステムを利用することを検討します。さらに、本の読み方法に関する発展的な研究を行う予定です。
研究成果を国内外の国際会議に投稿し、発表します。更に、ジャナールの論文投稿も行う予定です。
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