| 研究課題/領域番号 |
26540046
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
山名 早人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40230502)
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| 連携研究者 |
浅井 浩樹 早稲田大学, 理工学術院, 研究助手 (30631105)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 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 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2014年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | オンライン手書きデータ / 電子ペン / 学習つまずき / データマイニング / ビッグデータ / 記憶度推定 / 数学解法分類 / 教育支援 / ユーザインタフェース / つまずき解析 / ビッグデータ分析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、教育での電子化が推進される中、学習つまずきを時系列で得られる手書きデータから自動発見する手法を研究し、以って近い将来実現するであろう効果的な個別学習の実現に供することを目指した。
具体的には、学習つまずきを１）記憶に依存するつまずきと２）解答過程におけるつまずきに分類し自動抽出を試みた。記憶に依存するつまずきでは、暗記学習における記憶定着をモデル化し、漢字書き取りを題材に、未記憶、主観定着、主観未定着に分類し、主観定着の中で未記憶状態にあるものを自動抽出し、F値で0.69を達成した。解答過程におけるつまずきでは、数学を題材に解法を戦略別に自動分類し、F値0.5～0.7を達成した。
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