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2019 Fiscal Year Final Research Report

機械学習による学生毎のCAD操作履歴の特徴抽出と効果的な教育内容策定に関する研究

Research Project

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Project/Area Number 19H00246
Research Category

Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section 2140:Mechanics of materials, production engineering, design engineering, fluid engineering, thermal engineering, mechanical dynamics, robotics, and related fields
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

OIKAWA Kazuhiro  東京大学, 技術専門員

Research Collaborator 村上 存  
Project Period (FY) 2019
Keywords設計工学 / CAD教育 / 操作履歴 / 字句解析
Outline of Final Research Achievements

CAD学習の効果的な支援にCADの操作履歴を利用する方法を提案した。初心者向け演習で収集した134名分の操作履歴ファイルを解析し、履歴を階層化し、課題ごとにn-gram分析およびTF-IDF分析を行った。
その結果、直前の操作を取り消すコマンドに着目することで、操作者間の差異が検出できる可能性を示した。一方、操作中断やシステム障害等により操作履歴の取得ができないケースが相当数あり、正確な操作履歴の取得手段の確立が今後の課題である。

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

CAD学習の支援において従来行われてきたアンケートやCAD認定試験など学習後の情報を用いるではなく、CADの操作を記録する操作履歴を用いることでリアルタイムの学習支援の可能性を示したことに意義がある。膨大なサイズの操作履歴を字句解析により階層化することで、定型的な操作履歴などと容易に比較できることを示した。初心者のつまずきの早期発見、適切な指導など従来教師が担った分野をコンピュータに支援させる可能性を示した。

Free Research Field

設計工学

URL: 

Published: 2021-01-27  

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