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J-GLOBAL ID：201902251934679040   整理番号：19A0007702

属性の適切さに注目した概念データモデル自動評価手法

An Automated Evaluation Method for Conceptual Data Models Focusing on Appropriateness of Attributes

著者 (5件)： 田中昂文 (東京農工大 大学院工学府) ,  橋浦弘明 (日本工大 先進工) ,  櫨山淳雄 (東京学芸大 教育) ,  毛利考佑 (東京農工大 大学院工学府) ,  金子敬一 (東京農工大 大学院工学府)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 137(SS2018 1-17)(Web)  ページ： 189-194 (WEB ONLY)  発行年： 2018年07月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： データベース設計教育において概念データモデリング(CDM)の能力育成は重要である。多人数の学習者対象のCDM演習において,教授者が学習者のモデルを評価,分析するためには,モデルの自動評価手法が必要である。本論文では,学習者のモデルにおける概念の存在判定時に概念名と属性の組みを両方考慮するモデル自動評価手法を提案した。また,提案手法を実際のCDM演習データに適用し,提案手法の有効性を示した。さらに,提案手法によるモデルの評価結果を分析し,(1)学習者の概念名正解率,(2)概念名正解率と属性正解率間の無相関,(3)モデル全体の合計得点率と属性正解率間の強い正の相関を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *データモデル ,  概念スキーマ ,  評価 ,  *UML【モデリング言語】 ,  ブロック線図 ,  *データベース設計 ,  *技術教育 ,  属性 ,  アルゴリズム ,  データ解析 ,  実習 ,  学習 ,  統計解析 ,  *概念データモデリング ,  相関分析 ,  *教育
準シソーラス用語： *概念データモデル ,  自動評価 ,  *UMLクラス図 ,  *データベース設計教育 ,  学習者 ,  相関解析

分類 (2件)： 技術教育  (JA01050T) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (8件)：

• 大木幹雄, 秋山構平, ′′概念モデリングにおける判断基準の提案とその有効性評価,′′ 電子情報通信学会論文誌D, vol.J84-D1, no.6, pp.723-735, June 2001.
• M. Kayama, S. Ogata, K. Masumoto, M. Hashimoto, and M. Otani, “A practical conceptual modeling teaching method based on quantitative error analyses for novices learning to create error-free simple class diagrams,” Proceedings of the 2014 3rd International Conference on Advanced Applied Informatics, pp.616-622, Aug. 2014.
• H. Kung, L. Kung, and A. Gardiner, “Comparing top-down with bottom-up approaches: Teaching data modeling,” Information Systems Education Journal, no.11, vol.1 pp.14-24, Feb. 2013.
• J.D. Ullman, H. Garcia-Molina, and J. Widom, Database systems: The complete book, 1st ed., Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, NJ, USA, 2001.
• R. W. Hasker, “UMLGrader: An automated class diagram grader”, Journal of Computing Sciences in Colleges, vol.27, no.1, pp.47-54, Oct. 2011.

タイトルに関連する用語 (4件)： 属性 ,  注目 ,  概念データモデル ,  評価手法