| 研究概要 |
昨年度は具体的な教育支援システムを構築したのに対し,今年度はインターネットから教育上必要となる情報をどのようにフィルタリングするかという基礎的な研究を行なった.その概要は次の通り.
現在,インターネット上に公開される情報量が飛躍的なスピードで増加しており,World Wide Web(WWW)によって人々は気軽に情報を得ることができる.しかし,情報量の増加ともない,膨大な情報の中から自分の求めるものを発見することが困難になりつつあるのが現状である.そこで本研究ではブラウザに帰納学習システムを付加することで,ユーザーの嗜好に沿った情報を自動的に提供するブラウザを設計する.本システムではユーザに普段ブラウザを通して見ている情報に対し評価を与えてもらい,そこに帰納学習の枠組を用いることで,ユーザーの嗜好を導出し新たな情報を獲得する.これによって,ユーザの普段の振舞い,評価からユーザ個人の嗜好を導き,自動的に情報を検索,提供することが可能となった.
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