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理論志向現場主義で未来の教育・学習環境を科学する

教育・学習における問題を発見し,問題解決のための新たな学習方法や情報システムの開発,AI・IoT 等の技術を活用した新たな教育・学習環境のデザイン・構築に関する研究テーマに取り組んでいます.

協調学習における貢献度推定手法

本研究では,協調学習における各学生の学習課題の成果に対する貢献度の可視化を目的とし,協調学習時の発話に含まれる特性語の出現頻度に基づいた貢献度推定手法を提案した.

 

実際の授業で記録した協調学習時の音声データから本提案手法により推定した貢献度と,協調学習の様子を撮影した映像を教員が閲覧して評価した貢献度の相関係数を分析し,本手法で推定された貢献度の妥当性を検証した.

 

その結果,本提案手法で推定された貢献度は,教員が評価した貢献度の約半数と一致しており,中程度の相関があることが確認された.また,本提案手法は音声認識の精度が低くても,貢献度の推定精度が低くならないことが示され,学生一人ひとりの発話を正確に記録・認識することが困難な協調学習の場面で有効に活用できることが期待できる.

 

<論文情報>

高木正則, 河合直樹, 大信田侑里, 鈴木雅実, 木村寛明:発話に含まれる特性語の出現頻度に基づいた協調学習時の貢献度推定手法の提案と評価,情報処理学会論文誌教育とコンピュータ(TCE), Vol.4,No.1, pp.70-82, 2018.2

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