E-book のページ遷移におけるページ推薦システムの開発

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チーム

殷研究室

学校名

九州大学

代表者名

康子辰

応募カテゴリ

システム・ツール・アプリ

研究タイトル

E-book のページ遷移におけるページ推薦システムの開発

研究内容の概要

電子教材閲覧システムの導入をきっかけに閲覧履歴などの教育ビッグデータを活用して,教育を最適化することは重要な研究課題である。本研究では、電子教科書を使用する際に閲覧しているページから内容の相関ある目的ページまで辿り着くために繰り返しページを進める行動の効率が低下する問題に着目して,目的ページを推薦する新たな技術を開発することで,電子教材閲覧システムの改善と勉強効率の最適化を目指す。

支援対象

1.支援している活動:中等教育, 高等教育, 企業内教育, 生涯学習, 日常的学習, インターネット学習, コミュニケーション活動, 研究活動

2.学習内容:数学, 英語, 物理, 語学, プログラミング, 討論, 学び方, コミュニケーション

3.支援の意図:理解の促進, 教材・教育方法の改善, 学習データの分析, 学習周辺コストの軽減

4.学習規模:インターネット上無制限

研究の斬新さ、独創的な点

本研究では,閲覧履歴などの教育ビッグデータを活かすデータ駆動型のアプローチと教材内容をベースとする知識駆動型のアプローチとの融合を果たす独創的な機械学習モデルを提案することで,パーソナライズ性を持つ新たなページ推薦システムを開発する。特に,電子教科書の閲覧ログを分析することで,ユーザーそれぞれの傾向を掴むことができて、閲覧予測の汎用技術を創出し,教育ビッグデータの活用研究の発展に貢献したい。

研究が与える影響

本研究で提案されたページ推薦システムを電子教材閲覧システムに導出することで,授業前の予習や授業後の復習、授業中の読み返しなどの学習行為の効率を改善することと,多くの知識を関連つけながらユーザーの学習効果を高めることが期待されている。また,提案システムはユーザーが学習中に生成された新しい学習データのフィードバックによって,学習・教育活動を最適化することが可能となる。

研究の社会的価値

本研究で提案されたページ推薦システムは学校教育や企業内教育などの幅広い教育活動を支援することが可能となる。また,高速・高効率な機械学習技術を用いるため,携帯やタブレットなどのエッジデバイスに実装可能であり,通信コストの削減とセキュリティの改善、サーバー負荷の分散などの問題点を考慮した技術として,全社会の教育デジタルトランスフォーメーションの推進に貢献することが期待されている。

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