| 研究課題/領域番号 |
22K12327
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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 | 倉敷芸術科学大学 |
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研究代表者 |
Pradhan SujeetR 倉敷芸術科学大学, 危機管理学部, 教授 (90320001)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022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 | 情報状態 / Hilbert Space / Information Foraging / Quantum Theory / 情報状態」 / 異種メディア情報 / 部分検索 / 非線形的な相互関連 / 問い合わせ処理最適化 / 確率検索モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，次に示す3つの点について考察または提案を行う。1. 遠隔教育におけるコンテンツ間の非線形的なセマンティックマッピングによる情報統合法を提案し，これを表現可能とするデータモデルを提供する。2. 遠隔教育の部分的な検索における新たな検索結果モデルを提案し，それに必要な理論的な基礎，即ち量子論に基づいたモデル，代数的な演算やそれらの演算における性質を提供する。3. 検索結果に対する利用者の行動を反映させるために必要な理論の提案を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、次世代遠隔教育において、異種メディアの情報を誰もが容易に活用できる技術の開発を目指している。初年度の研究では、遠隔教育コンテンツ間の非線形的なセマンティックマッピングを用いた情報統合法を提案し、それを表現するためのデータモデルの提供を目指した。次年度には、多様な情報を扱うために、各情報単位について複数の「状態」を表現できるHilbert Spaceを導入しており、このモデルは、全体のシステムにおける位置づけが不明瞭な情報単位も考慮し、従来のベクトル空間モデルよりも抽象的で、複数のサブスペースを定義可能な空間モデルを採用している。
過去2年間の研究に基づき、本年度は「異種教育コンテンツ」の検索という課題に取り組んでいる。この課題に対しては、ユーザーの情報ニーズをまずテキストクエリとして表現し、そのクエリプロセス中に情報ニーズに合致する多様な情報源からの教育コンテンツを統合的に提供することを目指している。これらのニーズは、従来の情報採取の原則に基づくガイド付きフィードバックを通じて表現され、ユーザーの知覚入力がHilbert Spaceを介してモデルに埋め込まれることで実現される。
本フレームワークは、量子確率の数学的形式主義を利用し、ユーザー提供のテキスト入力と視覚的フィードバックとしての異種コンテンツとの関係を明確にする。システムは、テキストクエリを物理システムに類似したものとして概念化する量子インスパイアの方法論を使用している。このアプローチにより、クエリや関連性判断などのユーザーの操作に基づくシステム状態とその動的な遷移をモデル化しやすくなり、この手法により、異なる教育資料間の関係とマルチモーダルな表現の学習が可能となり、関連コンテンツの検索が改善されることを期待している。
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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
これまでにいくつかの理論的基盤が開発されてきたが、適切なデータセットが存在しないため、それらの検索効果は未だに検証されていない。その結果、これらのモデルや手法の改善点を特定することが困難であり、研究の進展が遅れている状況である。
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| 今後の研究の推進方策 |
次のステップでは、適切なデータセットを用意し、Python言語を用いてプログラムを開発し、提案した検索モデルを検証する。さらに、効率化を図るためのアプローチも検討していく。
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