| 研究課題/領域番号 |
18K11572
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
佐野 雅彦 徳島大学, 情報センター, 准教授 (00274259)
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| 研究分担者 |
上田 哲史 徳島大学, 情報センター, 教授 (00243733)
松浦 健二 徳島大学, 情報センター, 教授 (10363136)
大平 健司 大阪大学, 情報推進本部, 講師 (40515326)
谷岡 広樹 徳島大学, 情報センター, 講師 (90785106)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 研究室配属支援 / ゼミ議事録利活用 / 論文執筆支援 / 計算論的思考力測定 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は持続的研究の効率化を支援するシステムについての研究である。システムの構築・評価の継続実施と関連した派生テーマについて実施した。
①大学における「希望研究室選択時の研究内容調査支援システム」では，システム利用向上を図るため，利用者の興味ある類義語群をシステムが保有するキーワードから派生提示する類義語群提供機能を追加して2020年度該当者を対象にシステム利用評価を実施した。利用者数は2019年度該当利用者よりも増加しているが，類義語群提供機能については一部手法見直しが必要である。また，また，2019年度該当者の追跡調査を実施した結果，2018年度該当者の追跡調査（令和元年度実施分）同様，本システムにおける一定の支援効果を確認することができた。また，2020年度該当利用者についても追跡調査を実施した。
②昨年度評価した「ゼミ議事録の蓄積と利活用を支援するシステム」における課題であったゼミ活動記録の入力手間低減については，商用文字化サービスの利用を検討してきたが，コロナ禍における遠隔会議の機会が増大したため，これらの映像を入力ソースとし，本年度では入力ソースとなるゼミ時議事録の蓄積した。なお，ゼミ議事録の時話題の系列的追跡と分類については，昨年度の評価結果を踏まえ検討中である。
③研究中の活動効率化支援として，WMDを用いた論文執筆時の対話的支援を試みたが計算量削減が課題であった。その改善としてWMDとレーベンシュタイン距離の併用を試みたが結果として改善の余地が残されている。
④「計算論的思考力の定量的な測定のためのオンラインテストの開発」は小学生を対象とした，計算的思考の理解度測定の方法を模索した。このサブテーマは，指導側における対象学生の理解度の把握に関連し，持続的研究の効率化に関連するものとして取組みを行った。
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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
①については，2020年度該当者の実施により，被験者数としては十分とは言えないが3年分の利用者データが収集され，年度毎の傾向の違いや追加機能の評価結果等が得られている。
②については，ゼミ議事録の入力部分について省力化が遅れている。既存の音声や映像の文字化サービスを利用する予定であったが，持続的なシステム運用を前提とすると高額サービスの利用は困難である。また，対面のゼミにおいては複数話者による認識や音声収録環境にも依存する部分が大きい。このため，入力源となるゼミの記録映像は遠隔会議によるものに再想定（対面のゼミ記録映像よりも音声が鮮明に記録されるため）し，Teams会議等でのゼミ記録を活用することとした。このため，本年度は必要なデータの蓄積を実施した。一方，利活用においては，可視化手法の改善を検討中である。
③研究活動支援の一部として学生の論文作成の対話的支援を試みたが，採用した手法では計算量の課題がありこれを改善する手法を試みた。今後の継続は検討中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
「希望研究室選択時の研究内容調査支援システム」においては，３年間の実施を踏まえ，そのデータ分析により，他のシステムと連携した支援システムとしての方針設計を図る。
研究成果物の蓄積については，蓄積された研究成果物のメタ情報付与の自動化向上と取り扱い種類の増加を図り，システムとしての利便性向上を図る。また，ゼミ議事録利活用については，広く一般に利用できるリアルタイム文字化サービスあるいはこれに準じるサービスを前提として，低コスト（ここで言う低コストは組織で利用しているサービス等の範囲内）においても，アウトプットが出せる手法を検討し，システムの持続的運用可能性の向上を検討する。
ゼミ議事録等を含む研究成果物全体の利活用については，これまで分散して開発してきたシステムの横断的連携や他のシステム・サービスなどとLTI (Learning Tools Interoperability)を取り入れた連携を検討し，利活用の幅を拡大することを目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍による出張等の中止が主な理由であるが，一部はAI学習の支援ハードウエア調達に当て，研究成果物の分類等における効率化や高精度化を図るために使用する。一部は商用の議事録サービスを活用し，大衆が一般的に安価で利用できるサービスとの差異を測定するために利用する。また，本年度収集したデータ整理やコロナ禍が収束した場合においては適切な対外発表等に使用する。
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