文献

J-GLOBAL ID：201302263508172422   整理番号：13A0998475

記述式小テストの解答群の分析手法-解答群からのキーワード自動抽出-

著者 (4件)： 高瀬治彦 (三重大 大学院工学研究科) ,  川中普晴 (三重大 大学院工学研究科) ,  鶴岡信治 (三重大 大学院地域イノベーション学研究科) ,  森田直樹 (東海大 情報通信)
資料名： コンピュータ&エデュケーション  (CIEC会誌)
巻： 34  ページ： 46-49  発行年： 2013年06月01日 
JST資料番号： L4090A  ISSN： 2186-2168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 大学の講義では適切に学生の理解状況を把握するために講義中に行う簡単な演習(小テスト)が活用されているが,その実施と学生へのフィードバックの手間が大きい。本論文では,記述式解答を課す小テストを多人数講義で実施するための支援として,解答群からキーワードを自動抽出する手法を検討した。まず,記述式テストの解答の採点手順について教員への聞き取り調査を実施し,多くの学生が使用する解答群を特徴付ける語(キーワード)を教員に提示することで主な内容を素早く把握できる利点を確かめた。次に,小テストの解答は文字数が少なく,何度も同じ語が繰り返されやすいことを踏まえ,解答群内の頻度及び一般の文書群(コーパス)内での頻度を考慮した球形基底関数による重要度関数を用いた。具体的には,1)解答の形態素解析,2)名詞・動詞・形容詞を候補語として前述の2種類の頻度の計数,3)各候補語の重要度の算出,4)重要度の高い順番でのキーワード抽出という手順をとる。実際にコーパスとして日本語Webページを用いて2種類の小テストの解答群に本手法を適用したところ,tf・idf(term frequency・inverse document frequency)法や専門用語抽出システムTermExtractと比べて適切にキーワードを抽出できた。

シソーラス用語： *CMI【計算機】 ,  試験 ,  実習 ,  *情報抽出 ,  キーワード ,  教師 ,  頻度 ,  *コーパス ,  日本語 ,  Webページ ,  指標 ,  専門用語 ,  解
準シソーラス用語： tf・idf ,  *キーワード抽出 ,  演習 ,  記述式小テスト ,  記述式解答 ,  解答 ,  重要語

分類 (3件)： CAI  (JE09000G) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  情報加工一般  (AC05010A)

引用文献 (7件)：

• [1]西森敏之,「大学生の授業における態度と数学教師の対策-日本数学会のある調査より-」,高等教育ジャーナルー高等教育と生涯学習-,Vol.6,1999, pp.1-31.
• [2] Jane E. Caldwell, "Clickers in the Large Classroom: Current Research and Best-Practice Tips", CBE-life Sciences Education,Vol.6, No.1, 2007, pp.9-20.
• [3] Karen SpArck Jones, "A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval", Journal of Documentation, Vol.28, No.1, 1972, pp.11-21.
• [4]中川裕志,湯本紘彰,森辰則,「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.1,2003, pp. 27-46.
• [5]中川裕志,前田朗,小島浩之,「"専門用語(キーワード)自動抽出システム"のページ」http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac. jp/,2013年取得 '

タイトルに関連する用語 (7件)： 記述 ,  小テスト ,  解答 ,  分析 ,  手法 ,  キーワード ,  自動抽出