2013 Fiscal Year Research-status Report
習熟度と難易度とのマッチングを考慮した学習者適応型コンテンツ推薦手法
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25330364
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Kochi University |
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Principal Investigator |
三好 康夫 高知大学, 教育研究部自然科学系理学部門, 講師 (20380115)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
塩田 研一 高知大学, 自然科学系, 准教授 (50202106)
鈴木 一弘 高知大学, 自然科学系, 助教 (50514410)
岡本 竜 高知大学, 自然科学系, 教授 (60274362)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 学習コンテンツ推薦 / 習熟度 / 難易度 |
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| Research Abstract |
本研究は，学習者の習熟度と学習コンテンツの難易度のマッチングを考慮に入れたコンテンツ推薦手法を開発し，学習コンテンツ推薦システムの構築を目指すものである。本研究は学習の習慣化支援への応用を目的としており，自学自習を継続し習慣付けたい学習者に対し，動機付け（モチベーション）を与え，維持させることが期待できる。例えば，学習者に学習のきっかけを与える目的で学習コンテンツの推薦を行う際，学習者の嗜好にあった内容であることはもちろんのこと，その分野に関する学習者の習熟度にマッチした難易度のコンテンツを推薦することにより，学習者の学習意欲を向上させる。
今年度は読んだコンテンツの順序情報を取り入れた学習者習熟度と学習コンテンツ難易度の推定アルゴリズムの開発と，テストデータを用いた推定アルゴリズムの動作検証を主に行った。特に推定アルゴリズム評価用正解データの作成において，以前は評価者による推定に基づいて正解データを作成していたのに対し，学習者の自己評価に基づいて正解データを作成したことにより，以前より信頼性の高い正解データを作成することに成功した。また，作成した正解データを用いて推定アルゴリズムを評価したところ，読んだコンテンツの順序情報を取り入れたことにより学習コンテンツの難易度の推定精度が向上したことを確認することができた。これらの成果をまとめ，電子情報通信学会の教育工学研究会等にて発表を行った。
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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
平成25年度の研究計画に記載した内容の通りに実施することができた。特にテストデータの正解データ作成が順調に進展したことに満足している。
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| Strategy for Future Research Activity |
現時点では研究計画通りに遂行する予定である。これまでは習熟度・難易度推定アルゴリズムの開発に注力していたが，コンテンツ推薦システムの実装に向け，ユーザインタフェースの設計を中心に進めていきたい。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
購入を検討していた文献があったが残額が足りず購入できなかった。
不足分を次年度経費で賄い文献購入に使用する。
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