自己学習を振り返るための共起グラフによる学習履歴の可視化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-03-07
• タイトル: 自己学習を振り返るための共起グラフによる学習履歴の可視化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Visualization of Learning Records with Co-occurrence Graph to Reflect on Own Learnings
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 学生セッション(2)
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 熊本大学工学部情報電気電子工学科
• 著者所属: 熊本大学総合情報統括センター
• 著者所属: 熊本大学総合情報統括センター
• 著者所属: 熊本大学総合情報統括センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science and Electrical Engineering, Kumamoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Management of Information Technologies, Kumamoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Management of Information Technologies, Kumamoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Management of Information Technologies, Kumamoto University
• 著者名: 稲子, 翔太; 中野, 裕司; 杉谷, 賢一; 久保田, 真一郎
• 著者名(英): Shota, Inago; Hiroshi, Nakano; Kenichi, Sugitani; Shin-ichiro, Kubota
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々はブラウザの拡張機能と記録サーバを組み合わせ，学習時に閲覧した Web ページから得た頻出語等を学習履歴として記録するシステムを開発してきた．しかし，集めた頻出単語等は，ダッシュボード上にキーワードとして羅列されるだけにとどまっており，自己学習の振り返りに効果的な可視化ではなかった．自己学習の振り返りにおける効果的な可視化として，知識の変化を自己認識できることが望ましいと考え，本研究ではブラウザの拡張機能により収集した Web ページ内の文章を分析し，Wikipedia の文章をもとにした共起グラフを表示し，キーワード同士の関連性や知識の変化を表現することで，学習者にとって効果的な学習履歴の可視化を目指した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In our past research, we had developed a system to store learning records, consisting of frequent words extracted from the web pages, which a learner viewed in learning process. The system had been constructed from a browser extension, which sends data of the web pages to a record server, and a record server, which records the frequent words. However, it had not been effective for learners to visualize a list of the frequent words in order to reflect on their self-learning. It was considered to be important that learners recognize differences between past and current knowledge by themselves. This research showed our consideration to visualize their learning records for each learner effectively. With presenting co-occurrence graphs on the basis of data in the Wikipedia, We had developed a system to visualize relationships between keywords, and differences between past and current knowledge.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096193
• 書誌情報: 研究報告コンピュータと教育（CE）; 巻 2020-CE-154, 号 9, p. 1-8, 発行日 2020-03-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8930
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会