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2022 年度 研究成果報告書

自然言語処理を用いたアントレプレナーシップの測定と教育プログラム改善への展開

研究課題

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研究課題/領域番号 20K20799
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分9:教育学およびその関連分野
研究機関東北大学

研究代表者

伊藤 彰則  東北大学, 工学研究科, 教授 (70232428)

研究分担者 石田 修一  東北大学, 工学研究科, 教授 (00326539)
武田 浩太郎  東北大学, 工学研究科, 講師 (80727214)
研究期間 (年度) 2020-07-30 – 2023-03-31
キーワードアントレプレナー教育 / アンケート / 個人的アントレプレナー志向 / 自然言語処理
研究成果の概要

アントレプレナー教育の学習者が書いたテキストから個人的アントレプレナーシップ志向(IEO)を推定することが本研究の目的であった。期間中、関連する実際の授業の受講者からテキストを集めたが、それ自体で識別モデルを作成するほどの量を集めることができなかった。そこで、パーソナリティを学習するための既存のデータを用いて、上記のデータに関するパーソナリティ分析を行い、アントレプレナーシップと無関係なテキストとの比較を行うことでIEO自動推定のための手がかりを探索した。その結果、MBTIパーソナリティのうち、J-P(分析的~感性的)の軸に違いが表れることがわかった。

自由記述の分野

音声言語処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

起業家教育はさまざまな教育機関で行われているが、その成果をどのように計測するかは十分に研究されていない。特に重要なのは起業をする意欲をいかにして測るかである。これを表すのが個人的アントレプレナーシップ志向(IEO)であり、アンケート等でこれを測る方法は確立されている。しかし、教育成果の計測という意味ではアンケートを使うことは適切でなく、教育活動の中で得られた成果を使ってIEOを測ることが望ましい。そこで今回は、教育内容に関する感想文をもとに、機械的にIEOを測ることを試みた。結果として直接IEOを測ることはできなかったが、パーソナリティの中にIEOと関連する軸があることが明らかになった。

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公開日: 2024-01-30  

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