| 研究実績の概要 |
本研究では，語学学習支援システムを用いて収集することができる学習ログを用いて個々の学習者のプロファイル情報や学習内容に応じた適切な画像を推薦する①Feature-based Context-specific Appropriate Images(FCA画像)方式と適切な学習ノートを推薦する②Smartly-generated Context-specific Learning Notes(SCLノート)の学習支援システムを研究開発する．具体的には, 提案するFCA画像とSCLノートは, ユビキタス学習環境内で収集した学習ログに含まれる単語, 時間, 場所, 学習者の語彙レベルや画像を利用し, 学習単語に関するメディアアノテーションによって生成されたオンデマンド学習教材を適切に推薦することで, 語彙能力向上を目指す.そこで, FY2022年度, WordhyveというAndroidアプリを開発し, Google Playの上でリリースした(https://play.google.com/store/apps/details?id=com.hosei.myapplication). Wordhyveは, 次世代のユビキタス語彙学習環境のアプリであり, さまざまな学習シナリオから取り込まれたユビキタス学習ログを分析できるアプリである.
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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
FY2022年度は,主に,語彙学習研究のため次世代のユビキタス語彙学習環境を開発し,Google Playにリリースした(https://play.google.com/store/apps/details?id=com.hosei.myapplication). Wordhyveに関するいくつかの論文に採録されている. FY2022年度の結果はトップカンファレンス（Human Computer Interaction）に採択されました. しかし, アプリの開発には予想以上に時間がかかりましたので, 評価実験(教育効果やlong-term memory retentionなど)を行うのがFY2023年度の研究目的である.
以上のことからやや遅れている.
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