学習支援・評価のためのデータマイニング : キーワード分析と意味微分法による評価の比較(e-Learningにおける学習評価/一般)
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概要
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意味受容学習モデルの視点から学習を支援・評価する手法として,認知マップを検索するためのキーワード分析と意味微分法の適用状況を検証した.意味微分法はイメージ(情緒的意味)の遷移を評価するのに十分有効であることを示した.また,キーワード分析とバッテリーを組みことにより,知識ないし知的関心の中心を探ることができる.この手法を個別の学習者に適用して,その特性を評価することも可能となる.学習者間の特性の類同(クラスタ構造)などについては,他の解析手法を加えることにより,個別の学習支援・評価をより効果的に築くことが期待できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-11-11
著者
-
横田 一正
岡山県立大学情報工学部
-
迫 明仁
岡山県立大学情報工学部
-
迫 明仁
岡山県立大学短期大学部
-
迫 明仁
岡山県立大学情報系工学研究科
-
横田 一正
岡山県立大学大学院
-
横田 一正
岡山県大 情報工
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