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我が国の教育現場では、一人の教員が30名以上の生徒や学生を指導することが多く、一教員が生徒や学生の理解度や状況を把握し適切な対応をとることは難しい。
そこで本研究では、大学生のデータを基に、過去に学生が授業の中で作成した文章を事例ベースとみなし、学生の理解度を推定するシステムを検討した。本研究では、大学生のリアクションペーパーをもとにテキストマイニングにより定量化を行い、統計的手法や機械学習を用いて、理解度と関連の強い要素を分析し、成績の推定を試みた。その結果、学生の主観的理解度や毎回の小テストの点数よりもリアクションペーパーの内容の方が成績を推定する要素として重要であることが明らかとなった。
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