| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2014年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2013年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2012年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| 研究成果の概要 |
目的:ポートフォリオの活用には迅速なフィードバックが重要である,評価支援にテキストマイニング分類器が活用できるか,さらに文脈が評価に与える影響を検討する.方法:600名の学生作文で,1)教師の主観的評価,2)分類器の自動判定,3)注目すべき文章の抽出を行った.質的分析で文脈解釈をコード化しカテゴリに集約した.そして1-3)を加え図式化を行った.結果と考察:分類器の自動評価精度は8割に収斂し,教師を補助するために実用的な精度であった.質的分析により3種情報と文脈の関連が示された.本研究は提出物評価の自動化のみならず,客観的評価のみならず主観的評価による深い評価を教師間で共有できる可能性を示した.
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