Web情報の収集とメタデータ付与の自動化による学習情報の流通促進

現在までに、複数の市販の専門用語辞書を搭載した、シラバスの専門分野への分類作業を支援するシステムを開発した。Webシラバスのテキスト情報から語彙の出現情報を取得し、複数追加可能な専門用語辞書とマッチングさせることで、出現した語彙とその専門分野をユーザへフィードバックする仕組みである[1]。また、LOMの自動生成を目的とした、Webシラバスから「授業科目名」・「授業目的」などの項目情報を抽出するアルゴリズムを開発し、実験を行った。その結果、61大学の授業シラバス12066件から「授業科目名」を抽出して精度を目視により確認した所、93.82%の精度が得られた。また、「授業目的・内容」については87.74%の精度が確認できた(次年度発表予定)。さらに、項目情報の抽出の成否を目視で確認する作業についても人手によるコストがかかるため、自動化するシステムを現在開発中である。抽出が失敗した事例について、文字列の長さや品詞・語彙の出現頻度などの特徴を踏まえた上でフィルタリングを行うことで抽出に失敗した事例については削除することが可能となると考えられる(次年度開発予定)。尚、学会発表等の学術的成果を以下に記す。■国内発表1件辻靖彦,清水康敬"専門用語の出現頻度に基づく学習オブジェクトの分類作業支援システムの開発",日本教育工学会第22回全国大会2a-B106-1,pp.653-654

現在までに、複数の市販の専門用語辞書を搭載した、シラバスの専門分野への分類作業を支援するシステムを開発した。Webシラバスのテキスト情報から語彙の出現情報を取得し、複数追加可能な専門用語辞書とマッチングさせることで、出現した語彙とその専門分野をユーザへフィードバックする仕組みである[1]。また、LOMの自動生成を目的とした、Webシラバスから「授業科目名」・「授業目的」などの項目情報を抽出するアルゴリズムを開発し、実験を行った。その結果、61大学の授業シラバス12066件から「授業科目名」を抽出して精度を目視により確認した所、93.82%の精度が得られた。また、「授業目的・内容」については87.74%の精度が確認できた(次年度発表予定)。さらに、項目情報の抽出の成否を目視で確認する作業についても人手によるコストがかかるため、自動化するシステムを現在開発中である。抽出が失敗した事例について、文字列の長さや品詞・語彙の出現頻度などの特徴を踏まえた上でフィルタリングを行うことで抽出に失敗した事例については削除することが可能となると考えられる(次年度開発予定)。尚、学会発表等の学術的成果を以下に記す。■国内発表1件辻靖彦,清水康敬"専門用語の出現頻度に基づく学習オブジェクトの分類作業支援システムの開発",日本教育工学会第22回全国大会2a-B106-1,pp.653-654