| 研究概要 |
本研究の目的は,授業評価等のアンケートテータや学習ホートフォリオに含まれる自由記述文を分析し,得られたデータに様々な分野の専門家の知見を加え蓄積することによって,教師の学生に対する学習指導等を支援するシステムを開発することにある。平成20年度においては,(1)経験則累積型テキストマイニング手法の開発,(2)教育指導支援システムを構成する各サブシステムの開発を目標として研究を行った。具体的には,(1)について,(1)ニューラルネットワークの入力データとして用いるテキストマイニング処理の出力データの決定および入力フィルタの設計・実装,(2)ニューラルネットワークの仮設計および試作,(3)テストデータを用いたネットワークの検証,を行った.この中で,システムにおいて特に重要なボイントとなる(1)の入力データの決定およびフィルタの設計については,実際に行われた複数のアンケートデータをテキストマイニング処理し,可視化を行いながら,データの決定,フィルタの設計を行った。(2)ついては,(1)ニューラルネットワークWebサービスの設計およびニューラルネットワークサブシステムの開発,(2)テキストマイニングWebサービスの設計およびテキストマイニングサブシステムの開発,(3)可視化Webサービスの設計および可視化サブシステムの試作,(4)各サブシステムと連携し,ユーザーインターフェイスを担当するWelbアンケートサブシステムの開発,を行った。(1)〜(3)のサブシステムについては,本研究で開発するシステムの利用以外にも他のシステムからの利用も想定し,汎用的なWebサービスとして開発できるよう研究を進めていった。また,(4)のサブシステムについては,ユーザビリティを考慮しAjaxを用いたインタラクティブなインターフェイスとして開発を行った。
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