2016 Fiscal Year Annual Research Report
Study on Relation between Student Learning Situation and Lecture Evaluation Using Student Comments Collected After Every Lessons
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26540183
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (40126785)
合田 和正 九州情報大学, 経営情報学部, 准教授 (50320396)
石岡 恒憲 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 教授 (80311166)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | コメントマイニング / 授業後振り返り文 / 成績推定 / 学習状況推定 / 授業評価 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成27年度までに，学生の学習能力（最終成績）の推定結果と，授業内容との相関が取れることがわかったことから，平成28年度は，特に，学生の学習状況や学習能力の推定法について注力し，研究を実施した．研究では，推定手法の精度を向上させるために，様々な機械学習手法を組み合わせた実験を行った．具体的には，1) pLSAとLDAというトピックモデルと，Support Vector Machine (SVM)やArtificial Neural Network (ANN)という機械学習手法との組み合わせによる推定精度の向上法の開発，2)二段階マルチインスタンス学習法と，複数授業回の成績推定結果を利用した多数決法との特徴比較，3)SVMやRandom Forest (RF)による学習モデルからの特徴規則抽出による精度向上法の開発，4)教師による学生への振り返り文の書き方指導による，学習者の学習属性の抽出促進法の開発などを行った．研究成果は，論文誌１本の他，国際会議３件で発表を行った．そのうち，１件でBest Student Paper Awardを獲得した．
また，学生のコメントに対して返信をできる仕組みをWebサービスとして実現し，コメントと返信内容の対を記録した．これは，自動返信の仕組みを実現するためのデータ取得に対応する．また，中学生のコメント文に対しても，これまで開発してきた手法を適用することで，大学生とのコメント内容の違い，回答されたコメント内容と，期末試験時期との関連性などの有無について明らかにした．これにより，本研究で開発してきた手法が，大学生のコメント文だけでなく，中学生のコメント文に対しても適用可能となることを確認した．
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