| 研究課題/領域番号 |
25350311
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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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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 九州情報大学 |
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研究代表者 |
合田 和正 九州情報大学, 経営情報学部, 准教授 (50320396)
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| 研究分担者 |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (30243851)
石岡 恒憲 独立行政法人大学入試センター, その他部局等, 教授 (80311166)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2014年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2013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 | 教授学習支援システム / 学習行動評価 / 学習状況評価 / コメント分析 |
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| 研究成果の概要 |
学習者本人が記述した授業の感想，自己評価記述文章に基づいて，学習行動や学習状況の把握を試みた。以前は手作業で実施してきた分析を、本研究で自動化した。その際、PCNスコアという新たな指標を導入し、実際に最終成績グレードを推定した。その結果、推定精度は、PCNスコアのうちのPスコアを用いた場合の0.71が最高値であった。
さらに推定精度向上のため，様々な機械学習手法を試し，95%近くのF1値の獲得ができることを示した。PCNを元に理解度、協調性、予習・復習への努力など別の項目を設定し、成績グレードに応じた学習者の学習属性とその値の特徴などを解明した。
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