| 研究課題/領域番号 |
16K12559
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
井上 創造 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (90346825)
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| 研究分担者 |
馬場 雪乃 京都大学, 情報学研究科, 助教 (40711453)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | eラーニング / クラウドソーシング |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、eテストのためのクラウドソーシング技術を研究する。テスト問題を不特定多数の人に作ってもらいながら、その品質や回答への評点を機械学習および自然言語処理により適切に推定し、問題の受講者への割り当てを適切に管理するeテストおよびそのシステムを実現し現実的な実証をすることによって、質とバラエティの両方を保証した問題を大量に確保し、eラーニングの威力をこれまで以上に高めることを目的とする。
本年度の予定としては、実際の教育現場でブロトタイブシステムを使いながら、2.実証実験と3.評価と改良を繰り返すことを計画していた。評価のしかたとしては、1. 比較対象として、問題の妥当性や難易度、回答への評点に対する指導者からの主観値を通常の講義と同様に取得し、2. その結果と提案手法による出力評価による結果との相関および回帰によるあてはまりの良さを調べる、3. 同時に、比較対象に現れなかった興味深い評価指標が機械学習による自動評価に出現するか調べ、その性質を考察する、という手順を踏む予定であった。しかし、1および、2の途中までは評価できたが、3についてはまだ評価できていない。実際の講義で、これらのサイクルを回しながら改良することはでき、全体的な評価結果の傾向は良好であるが、まだ、特殊な問題や数少ない問題の種類に対する手法が確立できていないため、今後の課題である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本年度の予定としては、実際の教育現場でブロトタイブシステムを使いながら、2.実証実験と3.評価と改良を繰り返すことを計画していた。評価のしかたとしては、1. 比較対象として、問題の妥当性や難易度、回答への評点に対する指導者からの主観値を通常の講義と同様に取得し、2. その結果と提案手法による出力評価による結果との相関および回帰によるあてはまりの良さを調べる、3. 同時に、比較対象に現れなかった興味深い評価指標が機械学習による自動評価に出現するか調べ、その性質を考察する、という手順を踏む予定であった。しかし、1および、2の途中までは評価できたが、3についてはまだ評価できていない。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、提案システムを通常の講義やeラーニングではなく、自宅や、通学中のようないつでもどこでもリアルタイムにeテストを受けることが出来るよう機能拡張しながら、今年度到達できなかった3を同時に行う。本システムが携帯端末向けにも対応することにより、暇な時間に行うゲームのような感覚でこのシステムを利用してもらえれは、特に語学教育のような様々なシーンのロールブレイを想定するような分野では教育効果が高い。 また、これらの実験で集まったデータをどう有効活用するかも,重要な研究課題となる.
特に近年のDeep Learningに代表されるような「深い」機械学習技術を用いて、問題や回答履歴を深い自然言語処理により問題間の依存性や分野分け、受講者の苦手分野の発見、シラバスなどのカリキュラムの改善につなげることも想定する。また,自然言語処理技術の適用による上記推定技術の向上も準備を進める.問題文や回答文に対して形態素解析および潜在意味分析を行い、問題のクラスタリングや逆に受講者のクラスタリングを行うことで、問題や回答単位ではなく、出題の分野や受講者本人の達成度といった、よりマクロな視点でeテストの品質を管理できるようになることを試みる.
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