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

通过自动化网络信息收集和添加元数据来促进学习信息的分发

• 批准号: 17650267
• 负责人: 辻 靖彦
• 金额: $ 1.79万
• 依托单位: National Institute of Multimedia Education
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Exploratory Research
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17650267/
• 关键词: シラバス; LOM; 情報抽出; 文書分類; XML

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

迄今为止，我们已经开发了一个系统，该系统将教学大纲分类为专业领域，并具有多个市售术语词典。这是一种从Web教学大纲中的文本信息中获取词汇的出现信息的机制，并将其与可以多次添加的技术术语词典匹配，该词语可以多次添加，从而恢复了出现的词汇及其专家领域的词汇，并将其专业领域添加给用户[1]。此外，开发了一种算法来从Web教学大纲中提取项目信息，例如“类主题名称”和“类用途”，目的是自动生成LOM，并进行了实验。结果，从61所大学的12,066堂课中提取了“类主题”，并在视觉上确认了准确性，导致精度为93.82％。此外，确认“教学目的和内容”的准确性为87.74％（计划于明年宣布）。此外，由于视觉检查项目信息提取的成功或失败的任务也由人力产生，因此自动化系统目前正在开发中。据认为，可以通过考虑特征（例如字符串的长度，语音的长度和词汇出现的频率等）来删除提取失败的情况（计划在明年进行开发）。下面列出了会议演讲和其他演讲的学术成就。 ■1国内演讲：Tsuji Yasuhiko和Shimizu Yasutaka“开发基于技术术语发生频率的学习对象的系统的开发”，日本教育工程学会第22届全国性会议2A-B106-1，pp.653-653-653-654