著者

宮崎 哲夫 田中 栄治 古城 則道

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.53, pp.167-168, 1996-09-04

被引用文献数

4

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最近、パソコンやネットワークの普及により、電子化された情報が大量に出回ってきている。現状ではこれらの情報は整理されているとは言い難い状態にある。このような未整理な情報源から何かの知識を取得したい場合、見当違いの方面を探索してしまい、目的である知識になかなか到達することができないことが多い。そこで、電子化された情報の効率的な検索支援のために、何らかの方法による整理・分類機能が必要になる。文書の自動分類には、文書に出現する単語パターンの類似性に基づく方法がある。通常は単語間の関係を考慮せずに、単語を含むか含まないかなどの情報のみで分類していることが多い。そこで本稿では、単語間の関連を考慮した文書分類のために、単語の共起関係データに対する主成分分析に基づく意味空間の生成、および、文書を意味空間へマッピングする方法について述べる。

著者

郭 斑 松本 哲也 古城 則道

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. ET, 教育工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.94, no.23, pp.123-130, 1994-04-23

被引用文献数

2

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従来のCAIシステムでは、学習者へ提示する問題はあらかじめ教材の作成者が用意している場合が多い。これは、常に学習者の能力状態や認知状態を把握しなければならない知的CAIシステムにおいては不十分である。本稿では、教材記述ための課題説明文や関連用語説明文から質問やテストに適切な問題を自動的に生成する方法について検討する。本手法は、学習者の現在の認知状態や学習履歴や設問目的や学習能力などを考慮し、問題生成を行うため、適切なテスト問題によって学習意欲を維持しながら学習を円滑に進めることができ、少ない設問のやり取りによって学習者のさまざまな固有特性や能力などが把握できる。本手法で用いる問題の型としては、各学習形態に利用しやすい多肢選択、穴埋め問題にしている。