@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00054062,
 author = {毛利, 亜紀 and 舩曵, 信生 and 中西, 透 and Aki, Mouri and Nobuo, Funabiki and Toru, Nakanishi},
 issue = {13(2008-CE-093)},
 month = {Feb},
 note = {本グループでは，講義で提示される様々な概念(キーワード）を5つの構造を通じて習得する構造化学習のための支援システムの研究を進めている．本論文では，そのためにこれまで提案したデジタル紙芝居による講義シーン再生システムDILECTでの構造化と，WEB上でのシーン間関連付けのための手法を提案する．提案手法では，まず，独自に開発中の教育支援システムNOBASU上に講義の子復習のために学生より提出されたキーワードを基に，構造化を行う概念を抽出する．次に，講義用スライドからのキーワードの探索を行う．最後に，提案する分類アルゴリズムを用いて各スライドのキーワード毎の構造分類を行い，講義シーン間の関連付けのためのリンクを生成する．提案手法を実装し，本学通信ネットワーク工学科の講義において，WEB配信と評価アンケートを行ったところ，学習内容の理解の向上に有効であることが明らかとなった．, We have studied the Web-based assistance system for the structured learning using five categories of keywords in university lectures. In this paper, we propose the method for classifying into five categories the lecture scenes that are generated in our Digital picture-card based LECTure scene playback system (DILECT), and for linking these scenes related to the same keyword on the Web system. The proposed method first generates the list of the keywords for the structured learning from the keywords that have been submitted to NOBASU, our Web-based learning management system, from students for the preparation and the review of each class. Then, it extracts the keywords and their locations in the presentation slides for the lecture. Finally, for each keyword, it classifies the slides containing the same keyword into five categories, and generates the links between the corresponding lecture scenes. For evaluations, we implemented the experimental system for the proposed method by modifying DILECT, and applied it to one class for freshmen in Department of Communication Network Engineering at Okayama University. The questionnaire results from students show that our method effectively improves their understanding of this class.},
 title = {構造化学習のための講義シーンの分類・関連付け手法の提案},
 year = {2008}
}