| 研究課題/領域番号 |
17K00502
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| 研究機関 | 九州情報大学 |
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研究代表者 |
大浦 洋子 九州情報大学, 経営情報学部, 名誉教授 (70122695)
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| 研究分担者 |
南 俊朗 九州情報大学, 経営情報学部, 名誉教授 (80315150)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 理解度測定 / 学習振り返りコメント / テキスト分析 / 測定指標 / 単語ベクトル / 品詞ベクトル / 距離ベクトルの相関 / 特殊表現の抽出 |
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| 研究実績の概要 |
大学教育における「学生の質の向上」は重要なテーマの一つであり，学習理解度と質の向上は関連性が深い．これまでに代表者らは，学習内容の記述文章いわゆる学習の振り返りコメントをテキスト解析することで抽出されたキーワードをコレスポンデンス分析にてグループ化し，それらが最終成績と深い関連性があることを示した．
本研究の目的は，期末試験などの最終段階で学生の理解度を測定する従来の方法ではなく，学期の途中で理解度を分析し，学習の進捗状況を早期に把握することである．
本年度は大学生の成績と学習態度の関係を調査する研究の一環として，個々の学生が使用する単語頻度による単語ベクトルを高次元のユークリッド空間に埋め込み，そのプロファイルを示す方法を提案した．学生の学習態度を表すと思われる単語ベクトルのレイアウトの関係を分析することにより，単語の使用法と学生の学業成績との間にある関係性を見つけることができた．
また，学生の文章に出現する単語ベクトルと同様の定義を用いて，品詞の出現頻度に対する品詞ベクトルならびにその距離を導入した．文章に現れる品詞ベクトルのうち，名詞，助詞，動詞，助動詞，限定詞の順で頻度の違いが大きく，形容詞や副詞などの修飾語ではその違いがあまりなかった．前者の品詞については個々の学生によるばらつきが顕著で，その中でも名詞が最も大きかった．さらに，単語ベクトルと品詞ベクトルの距離における相関関係では，多くの学生が単語と品詞の相関が強いが，稀に単語距離と品詞距離の相違が激しい学生が見受けられ，特殊な表現を用いるか殆ど回答できない学生として抽出することができた．
このことより，学期の途中で得られた学習状況確認テスト等によるテキストデータから，学習に後れを取っている学生，あるいは特殊な表現をしがちな学生の抽出がある程度可能となった．
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