ショートケースを利用したシチュエーションアウェアネス・スキルの評価手法の開発

开发使用简短案例评估态势感知技能的方法

• 批准号: 22K13785
• 负责人: 高橋 聡
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Kanto Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K13785/
• 关键词: ショートケースライティング; マンガケース; Situation Awareness; 機械学習; 自動採点; Short Case; Case Mathod

本研究は，ショートケースを利用したシチュエーションアウェアネス・スキルの評価手法の開発を目的とする．本年度は，ビジネススクールでのヒアリングを実施し，学生が没入しやすいシチュエーションと学生が躓きがちな点を明らかにした．そして，それを元に，プロトタイプ教材を開発した．プロトタイプ教材の開発において，作成作業をフレームワーク化することにより，同一テーマで複数種類のケース教材を効率的に生成可能とした．さらに，クラウドソーシングなどを利用して，プロトタイプ教材の評価実験を行った．これにより，同一テーマ複数種類で，再現性のある解答が得られることを確認した．また，解答者が誤読を行うポイントも明らかになった．そして，プロトタイプ教材への解答結果のクラスタリングを試みた．その結果，解答者によっていくつかのパターンに分けられることを明らかにした．さらに，解答者の背景知識により，解答傾向が大きく異なることがあることがわかったため，事前に解答者の属性情報を特定し，それによって問題変更する等の手法を検討中である．また，正答誤答を機械学習によって判定できる可能性を見出した．これらの成果により，本実験用の教材の準備はほぼ完了した．教材の準備と同時に，ビジネススクールでの導入方法について検討を行っている．オンライン講座へ導入するため，システム化要件等を検討している最中である．これが完了次第，大規模なオンライン実験を実施する予定である．

This study は シ ョ ー ト ケ ー ス を using し た シ チ ュ エ ー シ ョ ン ア ウ ェ ア ネ ス · ス キ ル の review 価 gimmick の open 発 を purpose と す る. This year は ビ ジ ネ ス ス ク ー ル で の ヒ ア リ ン グ を be し, students が mergence し や す い シ チ ュ エ ー シ ョ ン と students が Zhi き が ち な point を Ming ら か に し た. Youdaoplaceholder0 て, それを yuan に, プロトタ プ プ textbook を published た. プ ロ ト タ イ プ textbooks の open 発 に お い て, do homework を フ レ ー ム ワ ー ク change す る こ と に よ り, same テ ー マ で plural kinds の ケ ー ス textbooks を に sharper rates may generate と し た. さ ら に, ク ラ ウ ド ソ ー シ ン グ な ど を using し て, プ ロ ト タ イ プ textbooks の review 価 be 験 を line っ た. <s:1> れによ れによ, for the same テ テ and テ complex number species で, the reproducibility <s:1> ある solution が gives られる とを とを confirmation of た. Youdaoplaceholder0, the solver が made a mistake at 読を line うポ ト ト clearly ら ら になった になった. Youdaoplaceholder0 て て, プロトタ プ プ textbook へ プ solution result グを ラスタリ ラスタリ グを try みた. そ の as a result, the solver に よ っ て い く つ か の パ タ ー ン に points け ら れ る こ と を Ming ら か に し た. さ ら に, solver の background に よ り, solutions tend to be large が き く different な る こ と が あ る こ と が わ か っ た た め, advance に solver の を し specific attribute intelligence, そ れ に よ っ て problems - more す る の technique such as を 検 beg in で あ る. Youdaoplaceholder0, correct answer, incorrect answer を, machine learning によって, determination で る る, る possibility を see を た. The results are によ れら, and the preparation of this practical test textbook is ほぼ. The process is completed. Youdaoplaceholder3 た. Textbook の prepare と に at the same time, ビ ジ ネ ス ス ク ー ル で の import method に つ い て 検 line for を っ て い る. The lecture へ introduces するため, システム elements, etc. Youdaoplaceholder4 discusses the て る る る である most intermediate である. The sequence of <s:1> れが is completed. Large-scale な, な, ラ, ラ, ラ, <s:1>, を, を, する, and である are determined.