機械学習によるテキストデータの分析に基づく新たなFD・IRモデルの開発

使用机器学习基于文本数据分析开发新的 FD/IR 模型

• 批准号: 20H01714
• 负责人: 松河 秀哉
• 金额: $ 11.32万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H01714/
• 关键词: 機械学習; 授業評価アンケート; 自由記述; FD; IR; ネガポジ判定; 他の教育調査への応用; fastText; 分析の高速化; トピックモデル; 新型コロナ対応; オンライン授業

本年度は、まず、これまで開発してきた授業評価アンケートのネガポジ判定のモデルが、どの程度その他の教育調査の自由記述のネガポジ判定に活用できるかについて検討した。授業評価アンケートは様々な教育活動上の観点を含んでいるため、授業が「よかったか」それとも「改善すべきか」を判定するためのモデルは、例えば、同様に様々な教育活動上の観点が回答される卒業生調査などの自由記述のネガポジ判定に活用できる可能性がある。実際の「卒業・修了生調査」の自由記述について、モデルによる判定の結果と人手による判定の結果を比較したところ、正解率84.6%、適合率(Precision)79.5%、再現率(Recall)85.3%と、ある程度高い値を示したことから、授業評価アンケートのネガポジ判定をその他の教育調査の自由記述の分析に応用できる可能性が示され、より広範囲なIRやFDの活動での活用を視野に入れることができた。本年度は次に、fastTextを用いた自由記述の自動分類の高速化に取り組んだ。従来のトピックモデルを用いた自由記述の自動分類は、分類する自由記述の件数が少ない場合でも、一定の分析時間がかかる特徴があり、今後分析件数が増えた場合にボトルネックとなる可能性を孕んでいた。また、結果を得るのに一定の時間がかかることが、気軽な分析を阻む心理的ハードルにもなり得ると思われた。そのため、分析速度向上を目的として、fastTextを用いた分析をシステムに組み込むことにした。fastTextは教師あり学習であるため、fastTextを用いて自由記述の分析を行うには、自由記述のカテゴリに関する大量の正解データが必要となる。本研究では、従来のトピックモデルによる分類で得られたトピックのラベルを正解データとして、fastTextに与えることで、最終的に一定の精度を保ったまま、分析を大幅に高速化することが可能となった。

This year は, ま ず, こ れ ま で open 発 し て き た knowledge to review 価 ア ン ケ ー ト の ネ ガ ポ ジ determine の モ デ ル が, ど の degree そ の he の education survey の free account の ネ ガ ポ ジ determine に use で き る か に つ い て beg し 検 た. Knowledge to review 価 ア ン ケ ー ト は others 々 な education activities の 観 point を containing ん で い る た め, fine が "よ か っ た か" そ れ と も "improve す べ き か" を determine す る た め の モ デ ル は, example え ば, with others in に others 々 な education activities の 観 が answer さ れ る school raw survey な ど の free account の ネ ガ ポ ジ determine に use で き る possibility が あ る . Be interstate の "school, take the survey" の free account に つ い て, モ デ ル に よ る determine の results と manpower に よ る determine の results を し た と こ ろ, positive solution rate 84.6%, suitable for rate (Precision) 79.5%, recurrence rate (Recall) 85.3% と, あ high degree of る い numerical を shown し た こ と か ら, knowledge to review 価 ア ン ケ ー ト の ネ ガ ポ ジ determine を そ の he の education survey の free account の analysis に 応 with で き が る possibility in さ れ, よ り hiroo van 囲 な IR や FD の activity で の use を に view into れ る こ と が で き た. This year, に times に, fastTextを uses に た for free description, <s:1> automatic classification <e:1>, and high-speed に to take the に group んだ. 従 to の ト ピ ッ ク モ デ ル を with い た free account の は automatic classification, classification す る free account number の が less な い occasions で も analysis time, certain の が か か る, 徴 が あ り and quantity of the next analysis が raised え た occasions に ボ ト ル ネ ッ ク と な る を pregnant likely ん で い た. ま た, results を る の に must の time が か か る こ と が, 気 軽 な analysis を resistance む psychological ハ ー ド ル に も な り have る と think わ れ た. そ の た め, the purpose of the analysis speed up を と し て, fastText を with い た analysis を シ ス テ ム に group み 込 む こ と に し た. FastText は teachers あ り learning で あ る た め, fastText を with い て free account の line analysis を う に は, free account の カ テ ゴ リ に masato す る large の truth デ ー タ が necessary と な る. This study で は, 従 の ト ピ ッ ク モ デ ル に よ る category で ら れ た ト ピ ッ ク の ラ ベ ル を truth デ ー タ と し て, fastText に and え る こ と で, final に must の precision を bartender っ た ま ま, high speed analysis を に substantially す る こ と が may と な っ た.

项目成果

授業評価に対するネガポジ判定モデルの他データへの援用可能性の検討

检验将否定/肯定判断模型应用于其他数据进行班级评估的可能性

• 发表时间: 2022
• 作者: Nozomi Yoshida;Rie Mori;松河秀哉・大山牧子・根岸千悠・村上正行・川面きよ・渡辺雄貴・江本理恵・冨永陽子・串本剛
• 通讯作者: 松河秀哉・大山牧子・根岸千悠・村上正行・川面きよ・渡辺雄貴・江本理恵・冨永陽子・串本剛

トピックモデルによるテキスト分析支援web システムの開発

使用主题模型开发文本分析支持Web系统

• 发表时间: 2020
• 作者: 宮崎和光;高橋望;森利枝;73.松河秀哉・大山牧子・根岸千悠・村上正行・川面きよ・渡辺雄貴・江本理恵・冨永陽子串・串本剛・杉本和弘
• 通讯作者: 73.松河秀哉・大山牧子・根岸千悠・村上正行・川面きよ・渡辺雄貴・江本理恵・冨永陽子串・串本剛・杉本和弘

教師なし学習による分類結果を教師データとした授業評価アンケートの自由記述の自動分類

使用无监督学习的分类结果作为教师数据，对课程评估问卷中的自由描述进行自动分类

• 发表时间: 2023
• 作者: 松河 秀哉;大山 牧子;根岸 千悠;村上 正行;川面 きよ;渡辺 雄貴;江本 理恵;冨永 陽子;串本 剛
• 通讯作者: 串本 剛

東北大学の全学教育における授業形態の影響 －授業評価アンケートの結果から－

东北大学班级形式对全校教育的影响 - 基于班级评估问卷结果 -

• 发表时间: 2022
• 期刊: 東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要
• 作者: 永田 忠道;桑田 隆男;松河 秀哉 串本 剛 杉本 和弘
• 通讯作者: 松河 秀哉 串本 剛 杉本 和弘

オンライン授業の現状と学生の評価 ―基礎ゼミ受講者へのアンケート結果を中心に―

在线课程现状和学生评价 - 重点关注基础研讨会参与者的调查结果 -

• 发表时间: 2021
• 期刊: 東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要
• 作者: 松河 秀哉;山内 保典;佐藤 智子;中川 学;縣 拓充;中村 教博;串本 剛;杉本 和弘;渡邉 文枝
• 通讯作者: 渡邉 文枝