研究課題/領域番号 |
21K02857
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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研究機関 | 兵庫教育大学 |
研究代表者 |
森廣 浩一郎 兵庫教育大学, 学校教育研究科, 教授 (40263412)
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研究分担者 |
川上 永子 四條畷学園大学, リハビリテーション学部, 准教授 (90342188)
掛川 淳一 兵庫教育大学, 学校教育研究科, 准教授 (90403310)
小川 修史 兵庫教育大学, 学校教育研究科, 准教授 (90508459)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021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 | 教育工学 / 学習支援 / 教育実践 / テキストマイニング / 特徴表現 |
研究開始時の研究の概要 |
テキストマイニングに適した書き言葉とは異なる口語について,学習支援に繋がる情報がどの程度抽出可能であり,教育利用であるかを,作業療法士養成課程の学生を例に具体的な表現を抽出・利用することで,その実現方法を明らかにする.テキストマイニングの対象とする口頭対話のテキストデータが日本語として正確な文ばかりではないことを考慮して,N-gramを用いて特徴表現を抽出する.模擬患者とコミュニケーションをとる作業療法士を目指す学生の口頭対話における発話のテキストデータから適切に抽出された特徴表現の教育活用として,大学教員の指導方法改善や大学生の自己学習支援などを試みる.
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研究実績の概要 |
学びの個別最適化などに向けた,教育のデジタルトランスフォーメーションが期待されている.学校における学習のプロセスでも様々なテキストデータは残されるが,これまでの教育では十分に活用されないことも多かった.本研究では,一見マイニングに適さない学習関連のテキストデータから,学びに対する支援の実現に向けた学習者の特徴的な情報の抽出とその活用について検討する.申請者らが実践研究してきた,単語・文法の誤りや誤字・脱字などを多く含む小学生が書いた文書からのテキストマイニングで抽出された情報の教育活用を発展させ,模擬患者とコミュニケーションをとる作業療法士を目指す学生による口頭対話のテキストデータからテキストマイニングにより具体的な特徴表現を抽出し,学習支援実現に向けて活用する. 令和4年度は研究計画に従い,テキストマイニングに適した書き言葉とは異なる口語について,作業療法士養成課程の学生を例に具体的な表現の収集を継続した.また,口頭対話のテキストデータが日本語として正確な文ばかりではないことを考慮した文字単位のN-gramを用いた分析の有効性が示唆されたため,従来から実施していた形態素解析と組み合わせ,個々の学生の特徴についても検討をすすめたところ,同一成績集団の中でも偏りがみられることが示された.最終年度である本年度は,これまでの成果を整理するとともに,残された分析を実施して,論文にまとめて投稿する予定である.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
従来から実施していた形態素解析と組み合わせ,個々の学生の特徴についても検討をすすめたところ,同一集団の中でも偏りがみられることが示された.この点も含めて論文化することとしたため,補充的な分析が必要となり,最終年度に投稿することとしたため.
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今後の研究の推進方策 |
最終年度である本年度は,これまでの成果を整理するとともに,残された分析を実施して,論文にまとめて投稿する予定である.
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