研究課題
1. 研究目的 : 教育機関における標準的な教育形態である対面教育の質の向上のキーポイントは、「授業の進め方(教材、教授法など)の柔軟性」と「学習者への配慮・応答性」ととらえ、前者については、「確率的推論を基礎とする学習都マップを活用した授業適応化法」により、また後者については、「質問・要望内容からのキーワード抽出と確率的インデックスを用いた事例ベース推論を基礎とする支援要求推定法」により、それぞれ、実現を目指す。2. 研究実績概要 : 本年度は、研究代表者が実施したJavaプログラミング授業」を利用して、前年度に構築した対面教育支援システムのプロトタイプを評価した。まず「授業適応化法」の中核部である「学習成績マップ」を構成するベイジアンネットワークのパラメータ(条件付確率)の妥当な設定法を明らかにした。次ぎにこれらの条件下で、3段階の授業適応化(普通レベル、上級レベル、下級レベル)が可能なレベル判定モデルを明らかにした。すなわち机上検討により候補として選んだ5つの判定モデル(M1〜M5)について、次ぎに実施する授業のレベルを、過去の関連する授業の演習課題の出来不出来とどのように対応づけるかを求めた。その結果、M3およびM4の判定モデルが人間エキスパートの判断と矛盾しないレベル選択を行うことが明らかになった。一方、「支援要求推定法」については、前年度構築した事例ベースを用いて、質問応答の性能評価を行った。すなわちJavaプログラミングに関する50の質問(10問/人×5人)に対して、正解事例が上位3候補内に検出される率(検索成功率)を求めた。その結果、検索成功率は56%であった。今後、事例ベースの増強と質問応答の履歴データを利用した検索用インデックスのチューニングを併用することによ一層の検索成功率の向上が期待できる。
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Proceedings of World Academy of Science, Engine ering and Technology 36
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