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- まいえ たみや
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1 RDF と特徴語を用いた PBL 受講生向け教育コンテンツ推薦システムの構築 1 藤原哲 2 大場みち子 1 山口琢 2 花田洋貴 実践的 ICT 人材育成の場として,PBL(Project Based Learning) によるソフトウェア開発が活発になっている.PBL では, 学生がそれぞれの役割に沿って自主的に個別の学習が求められるが, 基礎知識がない場合に効率的に知識を身につけることは難しい. 本研究は,PBL で効率的に学習するために授業資料による基礎知識とそれに関連する Web ページでの応用 補足情報を推薦するシステムを提案 構築する.RDF(Resource Description Framework) を用いた授業資料と Web ページの情報保持手法, 閲覧中の重要単語 特徴語 とユーザプロファイルを用いた情報推薦手法について述べ, 学習情報収集の効率化に関する実験による提案手法の評価を述べる. Educational Contents Recommendation System Using RDF and Feature Terms TETSU FUJIWARA 1 MICHIKO OBA 2 TAKU YAMAGUCHI 1 HIROTAKA HANADA 2 As a place of ICT human resource development, practical software development exercises called PBL has become actively. In PBL, students are required to learning independently along their role. However, it is difficult to efficiently learning knowledge when they do not have fundamental knowledge. In this paper, we propose and develop system that recommendation educational contents as foundational knowledge and web pages as applied knowledge to learning effectively. For this, we propose a method that retains of educational contents data and web page data using RDF (Resource Description Framework), and a method that recommends information on using important word called Feature Terms from a sentence reading and user profile. We evaluated the proposed method by experiments on the efficiency of learning information collection. 1. はじめに 今日, ソフトウェア開発を対象とした PBL(Project Based Learning) が ICT 人材育成に対して効果を上げている [1][2]. しかし,PBL を受講する学生はプロジェクト内で必要となる 知識の習得で以下に挙げる問題を抱える場合が多い. (1) 授業資料が有効に活用されていないため [3],PBL を 進めていくための前提知識を効率良く学習できない. (2) Web や書籍で調べる場合, 膨大な情報の中から必要 な知識を効率よく学習できない. (3) 学生がそれぞれ持つタスクに直接必要な知識のみを 学ぶため, 関連するタスクやドキュメント間の整合 性が取れない. これらの問題から, 学生が企画や提案から運用までを広 く行う自由度の高いプロジェクトでは, 参加する学生が個 別のタスクを単独でもつ場合が多く, どのように活動を行 えばよいかわからない事が多い. そこで本研究では, 学生に必要な知識を学ぶきっかけを 与え, 知識習得を効率化することを目的に, 学生が受け持 つタスクやドキュメントの学習に必要な情報を持つ授業資 料や Web ページを推薦する手法を提案する. 1 公立はこだて未来大学大学院 Graduate School of Future University Hakodate 2 公立はこだて未来大学 Future University Hakodate 本稿の構成は次の通りである.2 章では本提案の前提となる先行研究を述べる.3 章では提案手法を述べ,4 章で実装方式を述べる.5 章では評価実験により提案手法の有効性を評価する. 2. 先行研究本章では, 本研究の基礎となる筆者らの情報推薦に関する先行研究と本研究の提案の骨格となる研究に対する本研究の位置付けを述べる. 2.1 RDF と特徴語を用いた関連 Web ページ推薦手法筆者らはこれまでに, ユーザが閲覧している Web ページの文章から関連する Web ページを推薦する手法を提案している [ 4 ]. Web ページの情報を1ページごとに RDF(Resource Description Framework)[5] 化することで, その Web ページが持つ様々な情報に意味を付与し, 意味を踏まえた検索手法を提案している. 検索に用いる要素の 1 つに, 特徴語 と定義した TF-IDF 法 [6] を用いて抽出される Web ページの重要なキーワードを RDF で保持し, 検索に利用している. 図 1 は筆者らが提案している Web ページの情報に意味付けするための Web ページ情報 RDF の構造である. UML 概要 という Web ページは, 特徴語として クラス図 を c2015 Information Processing Society of Japan 1
2 持つこと, 平均的な閲覧頻度が 1 日 20 アクセスで, 掲載日 時が 2013 年 7 月 7 日であることを示す. Web ページの推薦のために, 上記の Web ページ情報 RDF を推薦対象となるサイトごとに予め作成しておく. 推薦対 象となるサイトの Web ページを対象に, ユーザが閲覧して いる Web ページから抽出される特徴語を含む Web ページ を検索し推薦することで関連情報の取得を支援している. る [8]. このシステムでは, ソフトウェア開発の導入教育と して利用することはできるが, 必要な情報をその都度学生 が調査することには向いていない. そのため, 学生が焦点 を当てて調査を行う, それぞれのタスクやドキュメントに 関する情報を推薦する手法を本研究では提案することで, 大場らが提案する学習の調査と体系化の実現を目指す. 図 2 の破線部分の機能の提案と実装を行う. 図 1 Web ページ情報 RDF Figure 1 Web page meta data RDF. 先行研究では, ユーザが閲覧している Web ページと特徴語が一致するという関連を持つ Web ページの推薦に一定の効果が確認されているが, 次に挙げる推薦ができない課題がある. (1) 特徴語以外の関連を利用した Web ページの推薦関連する Web ページを推薦するために利用している要素は特徴語のみである. ソフトウェア開発のように様々なタスクやドキュメントが複雑に関連している場合, 学生が知るべき関連情報に辿りつくための特徴語が, 閲覧中の Web ページにない場合が多く, 推薦できないという問題がある. (2) ユーザに合わせた関連情報の推薦ユーザが閲覧している Web ページの特徴語のみをユーザが持つ推薦の要素として利用しているため, ユーザの目的や興味対象が異なる場合でも同じ Web ページを閲覧している場合は同一の Web ページを推薦するという問題がある. 2.2 実践型 ICT 教育システム大場らは PBL に参加する学生の学習情報の共有, 指導体制を支援するシステムを提案している [7]. その中で, 学生が講義で学ぶ フォーマルな学習 と各自がインターネットや書籍で自主的に学ぶ インフォーマルな学習 での学習内容を調査して体系化することを提案している. 本研究では, 大場らが提案するインフォーマル学習を支援する. 大場らはインフォーマルな学習のうち, ソフトウェア開発の体系的な基礎知識を学ぶシステムを構築してい 図 2 実践型 ICT 教育システムの学習支援機能の概要と本研究の位置付け Figure 2 Summary of learning support functions of practical ICT educational system and positioning of this proposal. 3. 提案アプローチ 1 章で述べた PBL で発生する 3 つの課題を解決するために, 次のような方針で学習コンテンツを推薦する. (i) 学生が基礎知識を学習する際に, はじめに授業資料を推薦する. 授業資料推薦後に, そのトピックの補足や詳細となる Web ページを推薦する. (ii) それぞれの学生が持つタスクやドキュメントに関する授業資料と Web ページを推薦する際, その前後で行うタスクや入出力関係にあるドキュメントに関するコンテンツを同時に推薦する. (i) の推薦方針を実現し課題の (1) と (2) を解決するために, 先行研究の Web ページ情報 RDF を授業資料に応用し, 基礎知識推薦のための授業資料 RDF を作成する.Web ページの推薦のためには, 授業と関連する Web サイトの Web ページ情報 RDF を作成する. (ii) の推薦方針を実現し課題の (3) を解決するために, ソフ c2015 Information Processing Society of Japan 2
3 トウェア開発で行われる工程やタスク, 作成されるドキュメントの関係を示す RDF を作成する. その関係性を利用して, 学生に必要な情報を個々に推薦するためにユーザプロファイルを用いた推薦手法を提案する. 3.1 授業資料 RDF 授業資料を有効に活用して効率的に学習するために, 学生が必要とする知識に関するスライド 1 枚単位で推薦する. そのために先行研究で述べた RDF を応用して, スライドごとのメタデータを持つ 授業資料 RDF を作成する. 図 4 工程辞書 RDF Figure 4 Process map RDF. これらの関連を利用することで, 例えば システム設計 ( 分析 ) で作成するドキュメントを作成し終えた際に, システム設計 ( 詳細設計 ) の クラス図, シーケンス図, メソッド定義書 に関する情報を推薦できる. シーケンス図 を作成している際に, インプットとなる クラス図 に関する情報を推薦し, 整合性を保つために必要な関連性を学習することもできる. 図 3 授業資料 RDF Figure 3 Educational material RDF. 図 3 はクラス図を説明する1 枚のスライドの情報を持つ授業資料 RDF の例である. キーワードに クラス図, その情報が必要となる工程に 設計工程, その知識が必要となる役割に 設計担当 という情報を付与している. このキーワード, その知識が必要とされる工程, その知識が必要となる役割等を利用することで, スライド1 枚単位で推薦することができる. 3.2 工程辞書 RDF 先行研究の課題である特徴語以外の関連を利用して情報を推薦するために, 物事同士の関係性を示す RDF を作成する. ここでは, プロジェクトに合わせて工程やそこで行われるタスク, タスクの中で作成されるドキュメントやその入出力関係を関連付ける 工程辞書 RDF を作成する. 図 4 は設計工程に関する工程辞書 RDF の例である. ここでは, 設計工程 で システム設計( 分析 ) というタスクを行い, システム設計( 詳細設計 ) というタスクがその後に行われることを示している. システム設計( 分析 ) のタスクの中では, 順に ロバストネス図, 分析シーケンス図 が作成され, システム設計( 詳細設計 ) では, クラス図, 詳細シーケンス図, メソッド定義書 が順に作成されるべきであることを示している. 3.3 ユーザプロファイル推薦する情報を決定する際の要素として, ユーザプロファイルを提案する. プロジェクトの進捗状況を示す作業中の工程, それぞれが持つタスクや作成するドキュメントを検索範囲に指定する情報を持つ. これらの情報を学生ごとに持つことで, それぞれのタスクやドキュメントの情報を優先的に推薦することができる. さらに, 現在行っているタスクやドキュメントを始点に 3.2 節の工程辞書 RDF の関連から現在のタスクやドキュメントに必要な前提知識や関係を復習という形で推薦することもできる. 4. 実装システム本章では,3 章で提案したアプローチを実装するシステムを述べる. 図 5 に示す学習コンテンツの推薦手順は次の通りである. (1) 予め学生は自身が担当すべきタスクやドキュメントをプロファイルとしてブラウザに持つ. (2) 学生が任意の Web ページを閲覧中, その Web ページの文章から特徴語を抽出する. 更にそれに関連する語句を工程辞書 RDF から抽出する. (3) (2) の特徴語か関連語を持つ授業資料を推薦する. (4) の授業資料閲覧後に過去の PBL で作成されたドキュメント, 予め推薦対象に指定されている Web ページを推薦する. c2015 Information Processing Society of Japan 3
4 し, 実例から学習することで学習の効率化も図る. 図 5 学習コンテンツ推薦処理概要 Figure 5 Summary of learning content recommendation process. 図 7 授業資料の推薦 Figure 7 Recommendation of educational materials. 5. 評価実験 図 6 ユーザプロファイル Figure 6 User profile. 図 6 はユーザプロファイルを入力する画面の一部である. これは, プロジェクトが 設計工程 のフェーズで, 内部設計では CRUD 図 と クラス図 を担当し, 外部設計では ロバストネス図 を作成する学生の入力例である. 各タスクやドキュメントの左側のチェックが現在とりかかっているものを示している. このプロファイルを用いることで各学生に推薦すべき情報を判断する. CRUD 図 のように作業を完了したものには右側にもチェックを入れている. これは, CRUD 図 が入力となるドキュメントを作成する場合に, その関係を学習するための復習の基準として利用する. 図 7 は学生が クラス図 を扱う Web ページを閲覧している際に授業資料のリンクが推薦される例である. 学生が閲覧している Web ページが扱うトピックの授業資料を推薦することで, 基礎知識の復習が期待される. 授業資料推薦後は, その授業資料のキーワードを持つ Web ページを推薦することで授業資料の補足や応用を学習することができる. ここで推薦する Web ページをシステムで決定することで, 学生が煩雑でわかりづらい Web ページに辿りついて学習の効率を下げることを回避することも期待される. 過去の PBL で作成されたドキュメントも推薦 本章では,4 章で述べたシステムを用いた実験とその考察について述べる. 5.1 実験公立はこだて未来大学の学部 2 年生から修士 1 年生までの 8 名にクラス図作成の課題を与え, その際の検索を評価する. 被験者の学生は, はこだて未来大学が開講している高度 ICT 演習という PBL に参加するメンバである. クラス図は,PBL 内で顧客に提案したシステムの画面遷移図およびプロトタイプのソースコードを基に作成する. 工程辞書 RDF は, そのプロジェクトを担当する教員が作成する. システムが推薦する Web ページも教員が学生にとって使いやすいと判断したサイトを指定する. 実験は, 各学年 1 名ずつ提案システムを使用する学生と使用しない学生に分ける. 提案システムを使用しない学生には, 普段どおりブラウザを使用して情報を収集するよう教示する. 提案システムを使用する学生には, 提案システムの機能を説明した上で, 普段どおりの検索と提案システムを利用した検索のどちらを行ってもよいことを教示する. 実験は,30 分の中で最初の 10 分は調査のみを行い, その後の 20 分で作業と調査は各自の判断で時間を配分しながら行うよう教示する. 5.2 実験結果と考察実験の結果, 提案システムを使用する学生と使用しない c2015 Information Processing Society of Japan 4
5 学生の間に, 検索行動に以下に示す違いが見られた. 図 8 のグラフは Google 検索結果の閲覧回数と閲覧時間であり, 表 1 はその平均値である. 提案システムを使用しない学生は, 使用する学生よりも Google 検索結果を閲覧する回数が多かった. 同様に閲覧する時間についても, 提案システムを使用しない学生のほうが長かった. 図 9 閲覧サイト数と閲覧ページ数 Figure 9 Number of viewing sites and pages. これらの 2 つの結果を踏まえて, 各学生の検索過程を調 査したところ, 次のような傾向が見られた. A) システム不使用の学生 図 8 Google 検索結果の閲覧回数と閲覧時間 提案システムを使用しない学生は,Google の検索結果 Figure 8 Views and viewing time of Google search. を起点に様々なページを行き来する傾向が強い 提案システムを使用しない学生は, 同じような情報が 表 1 Google 検索結果の閲覧回数と閲覧時間の平均 記述されているページを複数閲覧している傾向がある Table 1 Average of views and viewing time of Google search. 提案システムを使用しない学生は, 提案システムが推 閲覧回数平均 ( 回 ) 閲覧時間平均 ( 秒 ) 薦対象としているサイトに辿り着いた場合にそのペー システム不使用 ジを長く使う傾向がある システム使用 B) システム使用の学生 提案システムを使用する学生は, 授業資料の閲覧後, 図 9 は調査の中で閲覧したサイト数とページ数である. 提案システムが推薦する Web ページで情報を収集する 提案システムを使用しない学生に比べて, 提案システムを 提案システムを使用する学生は, 補足サイトで複数の 使用する学生のほうが 1 サイトあたり閲覧するページ数が多くなることが分かる. ページを閲覧しているこれらの結果から, 提案システムを使用して授業資料の 推薦とその補足や詳細の説明を持つ Web ページを推薦さ れた場合の方が, 学習効率が高いと考える. 表 2 クラス図の評価 Table 2 Evaluation of the class diagram. c2015 Information Processing Society of Japan 5
6 これは, 提案システムを使用しなかった学生が提案シス テムの推薦する Web ページを閲覧する傾向があることか らも伺える. 提案システムが学生にとって使いやすい Web サイトの Web ページを推薦することで学習の効率化がで きていると考える. 表 2 は各学生が作成したクラス図を点数化したもので ある.6 項目の要素それぞれについて使った場合は 1 点, さらにその要素の記述が完了した場合には 1 点を加点する 計 12 点で評価した. この合計点では提案システム利用者の ほうが若干ではあるが点数が高い傾向にあった. 一方, ク ラス図を質的に評価したところ, 設計図としての見やすさ や完了まで至らない部分の完成度は提案システムを使用し ない学生のほうが高い傾向にあったため, はっきりとした 有意差は見られなかった. この結果は,30 分という時間制 限が原因として挙げられる. 作業が途中でも終了したため, 被験者の学生の今までの経験による作業効率が反映された 可能性があり, 正確な効果が測定できなかったと考えられ る. 6. おわりに 本稿では,PBL を受講する学生の知識習得を効率化する ことを目的に, 授業資料と Web ページ,PBL で実施する工 程やタスクとドキュメントの関係をマッピングする RDF を利用した推薦手法を提案した.PBL で学生が必要とする 情報を個々に推薦するためにユーザプロファイルを利用し た推薦手法を提案した. 以上の提案手法に基づく教育コン テンツ推薦システムを実装し, 実験により授業資料の推薦 とその補足や詳細の説明となる Web ページの推薦によっ て学習を効率化できることがわかった. 今後は, 学生の学習履歴を踏まえた推薦を目指す. 本稿 の提案では, 学生が基礎から応用のどこまで学んだかを踏 まえて, 推薦する情報を選ぶことができない. そのため, 学生の学習を新たなプロファイルとして利用することを検 討する. それらの実装から, 大場らが提案する実践型 ICT 教育システムの実現に向けて, 学生の学習動向の収集や傾 向の分析, 学習コンテンツへ反映する機能を検討していく. 謝辞 本論文は科研費 ( ) の助成を受けたものである. 参考文献 1) 井上明 : PBL 情報教育の学習効果の検証 (< 特集 > 若手の会,PBL(Project-Based Learning)), 情報処理学会研究報告. 情報システムと社会環境研究報告, vol. 2007, no. 25, pp , Mar ) 大島信幸 : IPA における産学連携 IT 人材育成の取組み 次代を担う高度 IT 人材の継続的な育成に向けて ( 特集高度 IT 人材育成の軌跡 IT トップガン構想から先導的 IT スペシャリスト育成まで ), 情報処理, vol. 52, no. 10, pp , Oct ) 松浦佐江子 : 実践的ソフトウェア開発実習によるソフトウェア工学教育 ( 分析 設計技法,< 特集 > ソフトウェア工学の理論と実践 ), 情報処理学会論文誌, vol. 48, no. 8, pp , Aug ) 藤原哲, 大場みち子, 山口琢, 奥野拓, 伊藤恵 : 特徴語と RDF を用いた情報推薦手法の提案, 情報処理学会研究報告. 情報学基礎研究会報告, vol. 2013, no. 2, pp. 1 6, Sep ) 中川裕志 : 出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出, 自然言語処理, vol. 10, no. 1, pp , ) B. Ducharme: Learning SPARQL: Querying and Updating With Sparql 1.1, Annotated 版. Sebastopol, CA: Oreilly & Associates Inc, ) 大場みち子, 山口琢, 伊藤恵, 奥野拓 : 実践型 ICT 教育システムの提案, 情報処理学会研究報告. コンピュータと教育研究会報告, vol. 2014, no. 6, pp. 1 4, May ) 安永航, 大場みち子, 奥野拓, 伊藤恵, 山口琢 : PBL を対象としたインフォーマルラーニング環境の構築, 情報処理学会研究報告. コンピュータと教育研究会報告, vol. 2013, no. 10, pp. 1 7, Oct c2015 Information Processing Society of Japan 6
情報処理学会研究報告 2. 提 案 ア プ ロ ー チ 2.1 教 育 コ ン テ ン ツ を 対 象 と し た DITA 化 RDF 化 の 策定と教育ドキュメンテーションリポジトリの開発 蓄積系 教育コンテンツを再利用度の高い DITA 形式で定義し 重複を排除し 1 ソースマルチプルユースを
実践型 ICT 人材育成向けドキュメンテーションシステムの構築 1 大場みち子 今日, ソフトウェア開発を対象とした Project Based Learning (PBL) が ICT 人材育成に対して効果を上げている. しかし,PBL では, ソフトウェア開発を進める上で講義では不足する知識を Web や書籍などで補う必要がある. しかし,Web や書籍で調べる場合, 膨大な情報の中から開発工程や担当する役割に必要な知識を探し出す必要があり,
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1 2 2 3 Web Web A product recommender system based on knowledge on situations, functions, and series of products: Implementation and evaluation of the prototype system Abstract: The aim of this study is
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1 3 5 4 1 2 1,.,., Peg-Scope Viewer,,.,,,,. Utilization of Watching Logs for Support of Multi-View Video Contents Kosuke Niwa, 1 Shogo Tokai, 3 Tetsuya Kawamoto, 5 Toshiaki Fujii, 4 Marutani Takafumi,
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1 2. Nippon Cataloging Rules NCR [6] (1) 5 (2) 4 3 (3) 4 (4) 3 (5) ISSN 7 International Standard Serial Number ISSN (6) (7) 7 16 (8) ISBN ISSN I
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32 (2015 ) [2] Projects of the short term increase at present. In order to let projects complete without rework and delays, it is important that request for proposals (RFP) are written by reflecting precisely
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1 1 MMDAgent 1. [1] Wikipedia[2] YouTube[3] [4] [5] [6] [7] 1 Graduate School of Engineering Nagoya Institute of Technology. [7] 1 2. 2.1 2 1 [8] c 214 Information Processing Society of Japan 1 1 音声対話コンテンツ
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THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE.,, 464 8601 470 0393 101 464 8601 E-mail: matsunagah@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp, {ide,murase,hirayama}@is.nagoya-u.ac.jp,
DEIM Forum 2010 A Web Abstract Classification Method for Revie
DEIM Forum 2010 A2-2 305 8550 1 2 305 8550 1 2 E-mail: s0813158@u.tsukuba.ac.jp, satoh@slis.tsukuba.ac.jp Web Abstract Classification Method for Reviews using Degree of Mentioning each Viewpoint Tomoya
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