| 研究課題/領域番号 |
22K18614
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| 研究機関 | 中村学園大学 |
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研究代表者 |
井上 仁 中村学園大学, 流通科学部, 教授 (70232551)
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| 研究分担者 |
岡本 清美 大阪大学, マルチリンガル教育センター, 講師 (20533631)
隅谷 孝洋 広島大学, 情報メディア教育研究センター, 教授 (90231381)
山川 修 福井県立大学, 学術教養センター, 客員研究員 (90230325)
安武 公一 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 准教授 (80263664)
多川 孝央 筑紫女学園大学, 文学部, 准教授 (70304764)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| キーワード | 学習分析 / 位相的データ解析 / mapper |
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| 研究実績の概要 |
今年度は、学習分析に位相的データ解析を適用するにあたり、Mapperを適用するための準備としてMapperの主な構成要素である、フィルター関数の選択、被覆の数と被覆の重なり、クラスタリングの選択に関してどれが適切かの実験を行った。
具体的には、学習管理システムの学習者活動記録ツールによって収集されたデータセット(Amrieh et al., 2015, 2016)を対象にした。16個の特徴量と3段階に 分類された成績から構成され480レコードである。このうち値が整数である4個の特徴量と成績を利用して、Mapperを適用する際に、上記構成要素に対して、パラメータを変化することにより比較を行った。
実験は、フィルター関数としては、特定の次元成分、主成分分析を選択して比較した。被覆の数と被覆の重なりは、複数の値を選択して比較した。クラスタリングは、被覆の数と被覆の重なりを統一した上で、First gap heuristic、DBSCAN，Mean shift で比較した。オープンデータに対する結果では、First gap heuristic が適切であると判断された。
また、最適なパラメータの選択によるMapperでの結果と、昨年度の研究で得られたパーシステント図での結果が一致していることが示唆された。
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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
授業実践でのデータの収集が遅れたため、オープンデータによる実験のみの実施となった。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は、研究者らが複数科目の授業を担当することになったため、多様な実データに対して、解析を実施する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
実データへの適用が遅れたため、特に国際会議での発表が予定の回数に達しなかった。そのため次年度に繰り越すこととした。なお、すでに国際会議での発表は2件を投稿し採択され発表を予定している。
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