Sentence-BERTを用いたシラバスに基づく授業科目のクラスタリングと推薦

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-22
• タイトル: Sentence-BERTを用いたシラバスに基づく授業科目のクラスタリングと推薦
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Clustering and Recommendation of Courses Based on Course Outlines Using Sentence-BERT
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Web応用
• 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: 北陸大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokuriku University
• 著者名: 鈴木, 大助
• 著者名(英): Daisuke, Suzuki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: シラバスは授業科目ごとの授業概要や授業計画等を明らかにするものであり，大学によるカリキュラムマネジメントや学生による履修科目の選択に利用される．しかし，各科目のシラバスを個別に見るだけでは科目間の関連を把握することは容易ではない．また，科目選択にあたって無作為に各科目のシラバスを開くのでは，自分の興味のある科目を見落としてしまう可能性がある．本研究は，シラバスの項目のひとつである「授業の目的と概要」を Sentence-BERT でベクトル化し，その類似度に基づく科目のクラスタリングと推薦を行うことを通じて，科目間の関連把握および科目選択の一助とすることを目的とする．Selenium を用いたスクレイピングにより本学経済経営学部のシラバスを収集し，前処理を行った後，専門科目 75 科目の「授業の目的と概要」について事前学習済み Sentence-BERT を用いてベクトル化した．これに基づき UMAP による可視化と k 平均法によるクラスタリングを行った．本学部で設定している科目ナンバリングによる7分野の類別を参照基準として結果を解釈したところ，情報学科目，健康・スポーツ科目，法学科目がそれぞれ明確にクラスタを形成しているほか，会計科目を主とするクラスタも確認された．また，経済学科目，経営学科目，地域科目の 3 つの科目群が相互に近接して存在していることが確認された．さらに，ユーザが自分の興味を文章にしてメッセージで問い合わせると，その内容とマッチする授業概要を持つ科目を推薦するシステムのプロトタイプを構築した．問い合わせ文の長短によるが，相応に適切な科目を推薦できることが確認された．
• 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: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2022-NL-254, 号 4, p. 1-6, 発行日 2022-11-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• 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