@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02006889,
 author = {横山,寧々 and 尾崎,拓郎 and Nene Yokoyama and Takuro Ozaki},
 issue = {1},
 month = {Jan},
 note = {高等教育機関の多人数講義では，授業者のフィードバックが重要であるが，学修者の膨大な意見の把握に多大な労力を要する．著者らはこれまで，学修者からの意見の内容把握にかかる負担を軽減することで，学修者からの授業意見を迅速かつ容易に把握可能にすることを目的とし，学修者の授業意見を基に生成AIを用いて自動でカテゴリ提案及び意見分類を行うツールの開発と，有効性の検証について報告を行ってきた．本稿においては，開発したツールの意見分類機能が授業意見の構成に依存せず安定した性能を示すかどうかを明らかにするため，授業意見及びカテゴリの構成が異なる条件下における意見分類機能の性能評価を行った．本機能の性能評価では，適合率及び再現率を指標として用いた．性能評価の結果，条件が異なる場合においても，意見分類機能が安定した性能を示すことが確認された．},
 title = {多人数講義における学修者からの意見把握を支援するカテゴリ提案・意見分類ツールの意見分類の妥当性評価},
 year = {2026}
}