| 研究課題/領域番号 |
18K11571
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
村井 礼 山口大学, 国際総合科学部, 准教授 (30279111)
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| 研究分担者 |
Lee YongKyung 山口大学, 大学研究推進機構, 准教授 (70437698)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 学習支援 / e-Learning / 理解度判別 / 知財教育 / ニューラルネットワーク / 知識処理 / 学習支援システム / 知的財産教育 / ニューラルネット / 学習者支援 / パターン分類 / 知的財産権 |
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| 研究成果の概要 |
研究代表者らは，ニューラルネットおよび知識処理により学習者のタイプ分けによる，知財教育の導入段階における学習支援ツールの開発を行っている。学習者のタイプは答案構成に沿って，解答中に現れるキーフレーズの有無および順序を構造的に解析することにより判別可能である。本研究の目的は，キーワード及びキーフレーズの定着に着目した個別指導が可能な多肢選択式オンラインテストを用いて，知財教育における論述支援を図ることである。特許法・著作権法の基礎的な論述問題等について，学習者の理解度タイプの判別を行い，得られた研究成果を精査し，その一部を学会での口頭発表あるいは学術論文で誌上発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で取り組む，キーワードの抜け方に基づいた学習者の理解度タイプを判別する方法は，研究代表者らによる実践指導において把握されたものであり，さらに指導ノウハウをルール化した個別指導による学修支援は法律学習の分野では特に新規性が高い。提案手法を答案構成の構造解析に応用し，論述力育成を図る研究は，学術的独自性及び創造性を有するといえる。
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