| 研究課題/領域番号 |
18K11596
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| 研究機関 | 熊本高等専門学校 |
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研究代表者 |
村上 純 熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系HIグループ, 教授 (40174271)
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| 研究分担者 |
石田 明男 熊本高等専門学校, リベラルアーツ系理数グループ, 助教 (80633619)
山本 直樹 熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系HIグループ, 教授 (70259969)
大石 信弘 熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系TEグループ, 教授 (00203703)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | R言語 / テンソル分解 / 3Dパズル / 因果分析 / 分散処理 / ビッグデータ |
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| 研究実績の概要 |
一昨年度に続き、昨年度も新型コロナ感染症対策のため研究活動にも遅滞が生じたが、最終年度に当たり、できる限り当初目的の達成に向けて取り組んだ。ただし、国際的にも国内的にも移動が制限されたため、発表や交流等ができなかったことは残念であり、旅費に計上していた予算が使用できずに経費に関しては変更を余儀なくされた。以下に、昨年度の研究実績を述べる。
①前年度にSpark環境におけるR言語使用の高速性を確認し、統計処理、回帰分析、機械学習の教育用コンテンツを作成した上で効果を検証したので、昨年度は具体的な使用例としてTwitterデータを取得して株価予測を行うことを試みた。得られたビッグデータの機械学習も行い、Spark環境でのR言語による分析例として教育コンテンツにも使用できると考えられる。
②R言語の利用例として取り上げた因果分析については、共分散構造分析の具体的な応用例として、本校学生の定期試験のデータ分析を行い、欠点科目数と科目の関係等を分析した。教育用コンテンツとして、因果分析の応用例と成り得ることが分かった。
③3Dパズルを用いたテンソル分解教育用教材については、オンライン学習用の教材を充実させ、オンラインで開催された国内外の会議で発表した。コロナ下で遠隔授業が増え、流行が沈静化している時期もハイブリッド授業となって、オンライン教材の充実は急務であると考えられるので、この方面には特に傾注した。作成したコンテンツは公開講座においても社会人対象に使用してみて、有効性を確認した。
その他、テンソル分解の計算法の改良や、気象データ分析も行い、テンソル分解の学習や利用のためのコンテンツとして利用可能な教材の種類を増加させられるように取り組んだ。
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