| 研究課題/領域番号 |
17K00502
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 / 特徴語 / 単語・品詞ベクトル / 距離ベクトル相関 / 特殊表現の抽出 |
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| 研究成果の概要 |
大学教育における「学生の質の向上」を目指し、理解度測定に有効な指標を得ることを研究の目的とした。
成績と特徴語の関連性を示すために成績順によって学生をグループ化し、成績の高位・中位・下位のグループの特徴語をJaccard係数と前提確率の指標を用いてその関連性を得ることができた。また、特徴語による個別分類の可能性を検証するために、研究論文を用いた。使用単語の特徴を表す指標FSidx(p)を用いて分別が可能であることを示し、それぞれに特徴的な単語リストを得ることができた。
これらの分類指標は使用される特徴語を基に分類することができ、教育に限らず他の分野でも応用可能との結論を得た。
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| 自由記述の分野 |
情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学生の学習理解度測定には、選択肢や用語記述の問題よりもテーマに則した文章記述問題の方が用語の理解や他の事象との関連性など多様な観点による評価が可能である。しかし、採点などの手間は前者よりも遥かに複雑であり、学生へのフィードバックも困難である。
本研究は学生の文章をテキスト解析し、特徴語のベクトル化によって相対的な位置関係でグループ化を行い、それらと最終成績との間に有意な関連性を示した。また、評価指標は個々の判別も可能であり、グループ群の特徴や個別評価は学習途中でも教員や学生にフィードバックが可能である。
特徴語ベクトルによる分類手法は様々な分野の文章においても応用可能であることを示した。
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