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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. 情報教育シンポジウム
  4. 2024

過去・現在・未来の「学び」の関連性可視化手法の提案と試作

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237890
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/237890
1a1bf347-5c17-4f7b-adcd-3523e9decf79
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SSS2024039.pdf IPSJ-SSS2024039.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2024-08-03
タイトル
タイトル 過去・現在・未来の「学び」の関連性可視化手法の提案と試作
タイトル
言語 en
タイトル Proposal and prototype of a method for visualizing the relevance of past, present, and future learning
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 振り返り,探求学習,知識マップ,可視化,形態素解析, 生成 AI
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者名 藤本, 瑞士

× 藤本, 瑞士

藤本, 瑞士

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高木, 正則

× 高木, 正則

高木, 正則

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著者名(英) Fujimoto, Mizuto

× Fujimoto, Mizuto

en Fujimoto, Mizuto

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Takagi, Masanori

× Takagi, Masanori

en Takagi, Masanori

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 の学習者にとって現在学んでいる内容と過去に学んだ内容およびこれから学ぶ内容との関連性を把握することは困難である.具体的には,シラバスデータから自動的に知識マップを生成し,学習者の振り返りの記述から学習内容を知識マップ上に自動的に関連付けるシステムを提案する.実装にはGPT-4oとPythonを用い,関連性は形態素解析によって学習内容ごとの類似度を計算することによって算出した.今後,マップの妥当性の検証および学習効果の評価を行う予定である.
書誌情報 情報教育シンポジウム論文集

巻 2024, p. 273-277, 発行日 2024-08-03
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:38:22.588694
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