大学生アンケートからの文系理系学生の特徴に関する分析

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2015-12-09
• タイトル: 大学生アンケートからの文系理系学生の特徴に関する分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis on Features of University Students in Humanity and Science Courses from the Questionnaire
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [論文] 知識獲得，データマイニング，決定木，主成分分析，ベイジアンネットワーク，履修科目，文系理系，生活習慣
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科／現在，NECソリューションイノベータ株式会社
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University / Presently with NEC Solution Innovators, Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者名: 野津田, 雄太; 高橋, 健一; 稲葉, 通将
• 著者名(英): Yuta, Notsuda; Kenichi, Takahashi; Michimasa, Inaba
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 1990年頃から国内で理系離れが問題視されている．しかし，理系離れの要因として明確なものは存在しない．その分析に寄与するため，文系・理系の大学生の日常生活の習慣や科目の得意・不得意などの状況を調査した．本研究では，著者が所属する大学の学生を対象にアンケート調査を実施し，データマイニング手法を用いて，科目の履修・嗜好などの傾向から文系・理系への進路選択と相関のある要因と，学生の生活習慣から文系・理系学生の日常の傾向について考察を行う．用いたデータマイニング手法は決定木，主成分分析，ベイジアンネットワークである．分析の結果，小学校・中学校からの得意・不得意科目や日常生活における学生の嗜好と学生の文理に相関があることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: From around the 1990s, undergraduate students majoring in sciences have decreased, and indifference to sciences has been spread. However, specific factors of the indifference to sciences are not clear. In order to contribute to the analysis, investigation on lifestyle and subjects studied in schools by students majoring in humanities and sciences is done. This paper describes experimental results to extract features of undergraduates majoring in humanities and sciences respectively to show factors that correlate with their course, i.e., humanities or sciences. In the research, data are collected through questionnaires to undergraduates. The questionnaire includes questions such as the lifestyle, subjects studied in schools. Then the data are analyzed by using data mining methods, namely decision trees, Principal Component Analysis, and Bayesian network. The analysis shows a correlation between students in sciences and humanities and lifestyle and a correlation between those students and subjects studied in elementary and junior high schools.
• 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: AA12697953
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌教育とコンピュータ（TCE）; 巻 1, 号 4, p. 83-92, 発行日 2015-12-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-4234
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会