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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。 FY2023年度は、主に、①Wordhyveアプリケーションではintentionalラーニングだけではなくincidentalおよびaccidental単語学習ができる環境を開発と②学習ログ分析するためデータベースの改善と③アプリを宣伝するためにアウトリーチ活動を実施した。 また、 研究成果はトップカンファレンスHCI(Human Computer Interaction)とICCE(International Conference on Computer in Education)国際会議で発表した。Wordhyveのリンク： https://play.google.com/store/apps/details?id=com.hosei.myapplication
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