| 研究課題/領域番号 |
26350289
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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 | 東京工科大学 |
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研究代表者 |
稲葉 竹俊 東京工科大学, 教養学環, 教授 (10386766)
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| 研究分担者 |
安藤 公彦 東京工科大学, 片柳研究所, 助教 (00551863)
松永 信介 東京工科大学, メディア学部, 准教授 (60318871)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017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)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | スクリプト / コンピュータ支援協調学習 / 教育データ / 深層学習 / コーディング / CSCL / 協調スクリプト / ディープラーニング / 学習データ |
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| 研究成果の概要 |
コンピュータ支援協調学習研究において，相互作用の活性化のために学習者の活動の課題やプロセスをシナリオ化して構造化する協調スクリプトの研究が関心を集めている。本研究では大規模な人数の学習者を対象に複数の協調スクリプトの有効性を評価することを最終目標とした。
しかし、その前提として、大規模な学習データの分析手法の確立のため、本研究では、会話データへのコーディングを深層学習技術によって自動化する手法を開発し，その精度を評価した。その結果，開発手法が機械学習のベースラインを凌駕する正解率を実現することが明らかになり、大規模なデータの定量的解析を簡便におこなうことが可能となった。
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