著者

近藤 伸彦 畠中 利治 松田 岳士

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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教学IRにおいて近年とくに重要視されるものに「学習成果の可視化」があるが,成績や就職状況等のデータ,学生調査による間接評価のように,時間粒度の荒いマクロなデータのみから学生が実際に「いかに学んでいたか」という点について詳細に分析するのは難しい.しかしながら,学生の学びの具体的な改善のためには,そうした授業外も含めた学習のようすを把握し,個に応じた支援を行うことが重要であると考えられる.本研究では,Scrapboxを用いてオンラインノートを作成する学習活動を核とした授業を対象に,オンラインノートの学習記録データに基づいて,学習プロセスと学習成果を関連付けた分析を行った.Scrapboxの機能とログデータを用いることで,オンラインノート上に知識のネットワークを構築する際のスタイルを定量化・可視化することができ,また異なる知の関連付けを意識した深い学びを行うほど理解の自己評価が高くなる傾向が見出された.

著者

近藤 伸彦 畠中 利治 松田 岳士

出版者

教育システム情報学会

雑誌

教育システム情報学会誌 (ISSN:13414135)

巻号頁・発行日

vol.39, no.2, pp.252-266, 2022-04-01 (Released:2022-04-01)

参考文献数

15

被引用文献数

1

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This paper analyzes the question “How can we give feedback on learning assessment to promote learners’ active learning?” based on the results of class practice. In this class, we designed and implemented a system that allows learners to check the results of their assessments online. In this paper, we analyzed the impact of visualization and sharing of assessments on learning behavior from the perspective of self-regulated learning and engagement, based on online logs of learning behavior, records of assignment submissions, assessment records of learning behavior and assignments, and responses to a questionnaire survey by learners. The results suggest that students’ learning behaviors are characterized by their goals and types of self-regulation, and that the visualization and sharing of assessments leads to the maintenance of motivation and proactive learning planning.

著者

近藤 伸彦 畠中 利治

出版者

日本教育工学会

雑誌

日本教育工学会論文誌 (ISSN:13498290)

巻号頁・発行日

vol.41, no.3, pp.271-281, 2018-01-31 (Released:2018-02-05)

参考文献数

33

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ラーニングアナリティクスをはじめとした教育データ分析の関連分野が急速な発展を遂げる一方,大学における教育の質保証の観点から教学IR の重要性が認識されてきている.これらの分野が互いに統合され,個に応じた分析と支援が組織的に行われることは今後ますます重要性を増すものと考えられる.本論文ではこの観点から,ラーニングアナリティクス的手法を教学IR や修学支援に活用するフレームワークのひとつとして,学士課程における学生の修学状態の推移プロセスをベイジアンネットワークによりモデル化する手法についてまとめる.さらに,現実的な活用場面において実際の改善アクションへつなげることを想定した本手法の活用例を示し,ある大学の教学データによる数値実験の結果から本手法の適用可能性を検討する.

著者

田邊 遼司 串田 淳一 畠中 利治

出版者

公益社団法人 計測自動制御学会

雑誌

計測と制御 (ISSN:04534662)

巻号頁・発行日

vol.54, no.8, pp.567-572, 2015-08-10 (Released:2015-08-25)

参考文献数

26

被引用文献数

2

著者

近藤 伸彦 畠中 利治 松田 岳士

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.1P3OS2102, 2019 (Released:2019-06-01)

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教学IRにおいて近年とくに重要視されるものに「学習成果の可視化」があるが,成績や就職状況等のデータ,学生調査による間接評価のように,時間粒度の荒いマクロなデータのみから学生が実際に「いかに学んでいたか」という点について詳細に分析するのは難しい.しかしながら,学生の学びの具体的な改善のためには,そうした授業外も含めた学習のようすを把握し,個に応じた支援を行うことが重要であると考えられる. 本研究では,Scrapboxを用いてオンラインノートを作成する学習活動を核とした授業を対象に,オンラインノートの学習記録データに基づいて,学習プロセスと学習成果を関連付けた分析を行った.Scrapboxの機能とログデータを用いることで,オンラインノート上に知識のネットワークを構築する際のスタイルを定量化・可視化することができ,また異なる知の関連付けを意識した深い学びを行うほど理解の自己評価が高くなる傾向が見出された.

著者

近藤 伸彦 畠中 利治

出版者

教育システム情報学会

雑誌

教育システム情報学会誌 (ISSN:13414135)

巻号頁・発行日

vol.33, no.2, pp.94-103, 2016-04-01 (Released:2016-05-07)

参考文献数

10

被引用文献数

5

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Institutional Research (IR) has been receiving much attention in Japanese higher education. In order to guarantee the educational quality of university, it has been discussed how to utilize the educational big data. In this paper, it is considered to construct models of students’ learning states using large-scale students’ learning data collected through the baccalaureate degree program based on some machine learning methods. In this research, data in 5 years are utilized in order to investigate the generalization ability of the models, and the performances of some machine learning methods are compared. From the experimental results, it is indicated that the models of students’ learning states with high generalization ability can be constructed. Its capability of application to enrollment management is also discussed from experimental results.

著者

近藤 伸彦 畠中 利治

出版者

教育システム情報学会

雑誌

教育システム情報学会誌 (ISSN:13414135)

巻号頁・発行日

vol.33, no.2, pp.94-103, 2016

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Institutional Research (IR) has been receiving much attention in Japanese higher education. In order to guarantee the educational quality of university, it has been discussed how to utilize the educational big data. In this paper, it is considered to construct models of students' learning states using large-scale students' learning data collected through the baccalaureate degree program based on some machine learning methods. In this research, data in 5 years are utilized in order to investigate the generalization ability of the models, and the performances of some machine learning methods are compared. From the experimental results, it is indicated that the models of students' learning states with high generalization ability can be constructed. Its capability of application to enrollment management is also discussed from experimental results.

著者

内種 岳詞 山本 将司 畠中 利治

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集

巻号頁・発行日

vol.27, pp.241, 2011

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RoboCupプロジェクトは,自律ロボットによるサッカーの競技を行うことを目指している.RoboCup サッカーには, 実機リーグおよび, シミュレーションリーグがあり,RoboCup 3D Soccer Simulation では,ロボットによるサッカーの競技を実現するために必要な戦術や動作技術をコンピュータシミュレーション環境で開発し,現実のロボットに知見をフィードバックすることを目指している.このリーグでは, サーバ内でロボットやボールの動力学計算が行われる.またロボットの動作は,足や腕の関節角速度を制御することによって生成される.本研究では,サッカー競技に有利となる速い歩行の獲得手法に着目している.我々は,ロボットの歩行動作獲得問題を,歩行のパフォーマンスを評価し,歩行パラメータを適切に調整する問題と見なし,進化計算による歩行パラメータの効率的な調整法の開発を目指している.デモンストレーションでは,RoboCup 3D Soccer Simulationの説明を行うとともに,歩行動作獲得問題を示し,歩行パラメータを調整し歩行動作を獲得する様子を紹介する.

著者

畠中 利治

出版者

大阪大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2015-04-01

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本課題の主題である、競合と協調の作用の両立は、進化計算における重要な概念であるExploitationとExplorationのバランスの実現にとって重要な役割を担うことは、直観的には理解されるが、それらが内在するシステムの挙動は複雑であり、さまざまなパターンを示すことが数理的には調べられている。本課題では、その数理科学的な知見から、進化計算の探索過程をモデル化することを狙っており、具体的には、関数最適化に望ましい挙動を示す数理モデルを与えるとともに、そのモデルに基づく進化計算のインスタンスの提案を行ってきた。その概念を利用した群知能モデルについても研究を行い、昨年度からは、必要とする機能から最適化法を構築するアプロ―チを検討している。今年度は、前年度に発表した一般化群知能モデルの拡張を行った。具体的には、エージェントのランダム要素として、個々のエージェントがランダムウォークする機能を付加し、その状況でのモデルの性質をブラックボックス関数最適化の基本ベンチマーク問題を用いて調査した。この結果は、計測自動制御学会のAnnual Conference で発表した。このモデルは、競合(反発)と協調(走化)をベースにしており、ブラックボックス関数最適化における探査と探索のバランスを実現するものとなっている。また、代表的な群知能モデルの粒子群最適化(Particle Swarm Optimization, PSO)とホタルのアルゴリズム(Firefly Algorithm, FA)の特性を併せ持つことで、探索性能を改善するHybrid Swarm の検討を進めている。両者の探索メカニズムに関する理解から、ハイブリッド型のモデルを提案し、複雑な景観をもつブラックボックス関数の最適化問題のベンチマーク問題における性能調査を行い、ACMが主催する進化計算に関する国際会議GECCO2018で発表した。