| 研究課題/領域番号 |
26540183
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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 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
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| 研究分担者 |
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (40126785)
合田 和正 九州情報大学, 経営情報学部, 准教授 (50320396)
石岡 恒憲 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 教授 (80311166)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016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)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | テキストマイニング / ラーニングアナリティクス / 機械学習 / コメントマイニング / 授業後報告文 / 成績推定 / 学習状況推定 / 授業後振り返り文 / 授業評価 / 最終成績推定 / 学習属性 / フィードバック / 学習意欲 / 理解度 / 学習状況報告文 / PCN法 |
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| 研究成果の概要 |
学習者の毎回の授業後の報告文の分析を行い，学習者の学習行動特性や授業評価と関連の強いと思われる語句や表現の抽出を行った．学習行動特性として，学習の意欲や努力度，理解度，協調度，気づき度の５項目を設定し，各項目に関する語句の抽出を行った．これら抽出語句や学習行動特性と，学習者の最終成績との相関を調査した．最終成績推定手法として，様々な機械学習手法を組み合わせて利用し，推定精度の改善を図った．最終成績推定精度と，授業の難易度との間に，相関があることを確認した．特に，報告文の記載には，記載内容の例示やモチベーションアップのためのコメントのフィードバックが必須であることを確認した．
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