2005 Fiscal Year Annual Research Report
個に対応したe-ラーニングブレンディング授業のための問題自動生成機構の研究開発
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17500667
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
宮地 功 岡山理科大学, 総合情報学部, 教授 (30043722)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 幸二 湘南工科大学, 工学部, 教授 (80341171)
梶浦 文夫 倉敷芸術科学大学, 産業科学技術学部, 助教授 (60268597)
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| Keywords | e-ラーニング / 問題自動生成 / ブレンディング授業 / 学習効果 / 講義支援 |
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| Research Abstract |
学習教材と問題教材を作成して,Web上でこれらを閲覧し,学習するe-ランニングのシステムを開発して,実践している。この教材作成には非常に多くの時間がかかる。この教材作成には非常に多くの時間がかかった。問題教材を作成する時間を削減するために、講義スライドをhtml変換した教材を利用して、各種の形式の問題を自動的に生成する機構を考えた。html形式のスライド教材から問題の模範解答を生成する。学習者解答を形態素解析し、評価する機構を考えた。この構想について報告する。
問題教材を作成する時間を削減するために,html変換した教材などを利用して,各種の形式の問題を自動的に生成する機構を考えた。それに基づいて,いくつかの学習内容(漢字,数学,歴史)について,e-ラーニングにおける問題自動生成機構を開発した.そのアルゴリズムについて報告した.
記憶してある教材を有効に利用して,自動的に問題を生成するアルゴリズムが必要となる。学習対象領域や内容によって,そのアルゴリズムは異なる。ここでは,漢字,数学,歴史を対象として,問題を自動的に生成するアルゴリズムを開発した。
書きと読みの問題を出題するための文章を音訓読みの数だけ記憶している。その数は約3000であり,有限である。それを補うためにそれとは別に文章を登録すれば,書きと読みの問題が出題できると利用範囲が広がる。漢字の問題生成では形態素解析した結果と漢字情報に基づいて,
数学の問題生成では解法手続きとバグルールを利用して,
スライドのhtml教材はいくつかの項目からなる節ごとに1つのファイルにして記憶され,その中で重要語句は赤色にして,節ごとに必ず6個以上ある。その重要語句の6個を空欄にして,空欄部分に当てはまる語句を選択肢の中から選ばせる問題を生成する。空欄になる部分は出題する度にランダムに変更して出題する。また,選択肢と正解の番号もランダムに変更する。歴史の問題生成ではスライドhtml教材と選択肢候補を用いて,問題自動生成方法を報告する.
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Research Products
(10 results)
