Project/Area Number |
20K03092
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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Research Institution | Shizuoka University |
Principal Investigator |
Nagata Masaki 静岡大学, 情報基盤センター, 准教授 (30844782)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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Keywords | オンライン教育 / 動画教材 / 特徴量 / 機械・深層学習 / テキストマイニング / 受講科目 / 産業分類 / 機械学習 / 語句間分析 / 動画特徴量 / 履修モデル / 総合教育システム |
Outline of Research at the Start |
昨今、オンライン教育の興隆にともない、多くの関連システムが登場している。これらシステムはオンライン教育実施の円滑化や理解度向上への効果は認められているものの、理解度把握や学生への進路助言などを含んだ総合的な教育システムには至っていない。 そこで本研究では、オンライン教育システムの受講履歴から学生への総合支援を実現する総合教育システムを研究開発する。進路指導を含めた総合教育支援を実現することで、オンライン教育だけでなく、さらにきめ細やかな学生支援に期待できる。
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Outline of Final Research Achievements |
In this research project, we investigated and analyzed the characteristics of video materials on online education using the Internet, the relationship between courses taken and job placement, and the presentation of appropriate courses for desired occupations. We developed several models using machine and deep learning to quantify and visualize the results of the analysis. By feeding back the results obtained from the models to online education, we can contribute to improving the quality of online education and the level of student understanding.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究課題は、オンライン教育で用いる動画教材の品質測定や、学生が将来希望する職種に対して適切な科目履修提案などを過去のデータを基に開発した各モデルにて定量表示したことに意義がある。オンライン教育は今後も教育現場では必須の教育手法である。本モデルを利用することで、今後作成する動画教材に含めるべき要素の明確化や、学生らへの進路相談の具体的助言として職種に適した必要知識や技術提案などが可能となる。
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