| 研究課題/領域番号 |
25282061
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| 研究機関 | 秋田県立大学 |
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研究代表者 |
岡崎 弘信 秋田県立大学, 総合科学教育研究センター, 教授 (80405084)
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| 研究分担者 |
稲川 敬介 秋田県立大学, システム科学技術学部, 助教 (50410759)
福田 衣里 中国学園大学, 国際教養学部, 講師 (50617488)
岩崎 彰典 岡山理科大学, 情報処理センター, 准教授 (60258209)
橋本 信一 電気通信大学, 情報理工学域, 特任准教授 (60350500)
C Burrows 中国学園大学, 国際教養学部, 准教授 (70454858)
木戸 和彦 環太平洋大学, 次世代教育学部, 准教授 (80599184)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 教育工学 |
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| 研究実績の概要 |
リーディングが弱い者もあれば語彙面に弱点がある者もいる、また基本的な音さえ聞き取れない者など、学習者個々の英語力は千差万別であり、TOEIC 等客観テストの点数がわかってもその改善方法が判然としないのでは、学習者にとって幸せなことではない。このようなことを改善するために、本研究では二つの工学的手法、オペレーションズ・リサーチ（OR）の最適化手法、およびニューラルネットワークを利用したカオス的時系列の短期予測の手法を取り入れながら、既に開発済のe-ラーニングシステムと連動する包括的「テーラーメイド型教育カルテ」の開発を目指している。
そのために28年度は以下の通り研究計画を実施した。
１．オペレーションズリサーチを利用した教材最適化プログラムの研究を引き続き実施し、シミュレーション・モデルを完成することができた。本モデルはEuroCALL2017で発表予定である。
２．オリジナルプログラムVocabulary Managerの有効性の検証について外国語教育メディア学会で研究発表を行った。この中で語彙サイズ判定テストの精度が低いことをに触れ、問題点を修正するため再度プログラムを作成した。29年度で有効性の検証を行っていく。
３．ニューラルネットワークを利用したカオス的時系列の短期予測の手法を応用した論文「Short-term Chaotic Time-Series Prediction of Language Test Scores Adopting the Backpropagation Algorithm」をJournal of Japan e-Learning Associationに投稿し、採択された。
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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
１．特許出願が想定していた以上に複雑で、出願書類の作成に非常に手間取っている。
２．語彙力判定プログラムをより正確なものにするため修正を加え、かつ、データ収集を再度行うため。
３．成果発表を予定していた国際会議の会場が紛争地域（トルコ・シリア）に近かったため次年度に繰り下げた。
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| 今後の研究の推進方策 |
１．教材最適化プログラムに関する特許出願を目指す。
２．修正した語彙力判定プログラムのデータ収集を再度行う。
３．EuroCALL2017で成果発表を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
成果発表を予定していた国際会議の会場が紛争地域（トルコ、シリア）に近く、発表年度を繰り下げたため、海外旅費を次年度使用とした。
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| 次年度使用額の使用計画 |
英国で開催されるEuroCALL2017(国際会議)で研究発表が採択されたため、海外旅費で使用予定。
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