2014 Fiscal Year Annual Research Report
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24501183
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
RUZICKA DAVID・ED 信州大学, 学術研究院総合人間科学系, 准教授 (70436898)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新村 正明 信州大学, 学術研究院総合工学系, 准教授 (20345755)
BRIERLEY Mark 信州大学, 全学教育機構, 外国語准教授 (70646877)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | eラーニング / 語学学習 / 多読 / レベル推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の先行研究において，我々は，学生の主観に基づく集合知により図書の推薦を行うシステムを開発した．本研究では，学生の通読能力の測定と，その測定結果や学生の多読状況から，図書の難易度の決定方法を確立する．この方法により，学生の主観や，出版社毎に異なる難易度基準によらず，統一された基準に基づく図書の難易度の決定と，それを用いた客観的データに基づく高精度な図書の推薦を目指す．
本年度は，前年度に開発した通読能力測定オンラインテストシステムの運用を開始し，実際の授業に適用した．また，複数の大学にも協力を求めることで，より多くのデータ収集を行った．これにより，難易度決定手法の基礎データとなる学生の通読能力のデータが蓄積された．さらに，オンランテストシステムを多言語対応することで，海外の大学でも利用できるようにした．
次に，より正確な評価を行うために，多読状況の測定をリアルタイムで行うシステムの開発を行った．このシステムにより，学習者が図書を読む速度をページ単位で計測し，ページ毎の速度の変位から読書状況を推測することが可能となる．このシステムを実際の授業に適用し，読書状況の収集を行った．
以上の方法で蓄積されたデータにより，オンラインテストシステムにより推定される学生の通読能力と，実際の読書状況から，図書の難易度の推定が可能となった．このデータに基づいて，図書の難易度推定手法の改善を行った．
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| Remarks |
多読能力推定オンラインテストシステムを一般に公開した．
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Research Products
(2 results)
