相互閲覧型学習の分析支援を目的としたデータマイニングシステム

大前 佑斗  古屋 達朗  水越 一貴  大島 崇行  榊原 範久  水落 芳明  八代 一浩  高橋 弘毅  
(システム開発論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J102-D   No.4   pp.257-266
発行日: 2019/04/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2018DEP0002
論文種別: 特集論文 (データ工学と情報マネジメント論文特集)
専門分野: 教育工学
キーワード: 
特徴量抽出,  可視化,  データマイニング,  教育工学,  相互閲覧型学習,  

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あらまし: 
相互閲覧型学習は,有効な教育効果を有することが多数の研究で報告されている.この学習では,学習者らは時々刻々と自分ないしはその他の学習者の履歴を参照し合う.そのため,相互閲覧型学習を詳細な数値データとして取得することは難しく,分析を実施するためには高い労力が必要であった.このような背景から,閲覧ログ(いつ,誰が,誰の履歴を参照したか,という情報)を授業中リアルタイムで貯蔵するシステムが開発された.これにより,時系列的な閲覧ログを取得できるようになったが,一度の授業で複数の学習者が多数の閲覧を行うため,その量は膨大となる.そのため我々は,相互閲覧型学習の分析を支援するため,膨大な閲覧ログデータから,分析的観点から意味のある数値情報(特徴量)を抽出するシステムを開発した.更に,複数の学習者の閲覧状況をグラフ上で可視化する機能,自動的に統計的な分析を実施する機能を導入した.本論文では,開発したシステムの概要及びその適用結果について報告する.