| 研究課題/領域番号 |
20K19935
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
梅本 和俊 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (90783217)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 情報推薦 / スキル上達 / スキルアップ / ユーザ行動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多様な背景・知識・能力を持った人々が自身のスキルを活かせる社会の実現に向けて、スキル上達のためのアイテムを提示する情報推薦技術について研究する。具体的には、（1）ユーザのスキル上達ならびにその過程で選択されるアイテムの難易度のモデル化、（2）嗜好の合致とスキルの上達を同時に満足する推薦アルゴリズムの開発、（3）スキル上達に最適な時期に合理的な説明を添えてアイテムを推薦するインタフェースの設計、という3つの課題に取り組む。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，スキル上達のためのアイテムを提示する情報推薦技術を確立することである．そのために， (1) スキル・難易度モデルに基づく推薦アルゴリズム，および (2) スキル上達推薦システムにも適用可能なオフライン評価法，という課題に取り組んだ．得られた研究成果を難関国際会議および国内の招待講演で発表した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで情報推薦分野では，ユーザの興味，アイテムの新規性・意外性・人気，推薦理由の説明等が研究されてきた．本研究が対象とするユーザスキルとアイテム難易度は，既存の研究対象とは独立した新たな概念である．この概念に基づくスキル上達のための推薦システムは未来のための最適化を行うものであり，現在の状態を最適化する従来研究とは目的および方向性が異なる．
スキル上達は，教育分野での精密学習やクラウドワーカの能力の底上げなど，広範な実ドメインに当てはまる普遍的かつ現実的な問題である．人々のスキルが多様化した現代において，スキル上達のための技術の確立は，学術のみならず実用的な意義も大きいと考えられる．
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