权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

習熟度推定モデルに基づくデジタル人材育成支援システムの開発

基于能力评价模型的数字化人力资源开发支撑系统开发

基本信息

批准号：
22K12309
负责人：
山本一幸
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Ibaraki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究課題は、組織に特化したデータを学習データとした機械学習によるテキストマイニングを行い、特徴量を抽出し情報リテラシーに関する学習の習熟度を推定するモデルを開発することである。本研究課題の特徴として、組織に特化したデータとして、レポートや試験等の直接的なデータではなく、問い合わせ対応のデータ等の間接かつ時系列データから習熟度を推定することである。ここで問題となるのが一般的な機械学習の学習データと比べて組織に特化したデータは、データ量が少ない傾向にある。そのため開発したモデルの精度を高めるためには、学習データのクリーニングを適切に行い習熟度を推定するモデルからノイズを除去する必要があると考えられる。本研究課題では、メールでの問い合わせデータを主な学習データとすることから挨拶文や署名、引用返信等の情報は、情報リテラシーに関する学習の習熟度推定に直接的に影響しないデータノイズである。またメールデータは、文書の構造が問い合わせフォーム等と異なり質問者に依存しているため簡単にデータノイズをプログラムよる自動処理でクリーニングすることが難しい。2022年度は、習熟度推定のモデル開発を行うためにデータノイズを除去した学習データを生成する機械学習を用いたクリーニングモデルを開発した。一般に機械学習で使われている学習データでは、メールデータ内の要・不要データを分類することができないため、本モデルに最適化した学習データを作成した。作成した学習データを使ってクリーニングモデルを作成し、情報リテラシー学習の習熟度推定モデル作成のためのデータセットをデータノイズの定義方法の違いにより複数作成した。情報リテラシー習熟度推定モデルを開発する前に、これらのデータセットを使って習熟度推定モデルのモデル空間について評価が必要となる。

This research topic focuses on the development of organizational characteristics, information extraction and learning proficiency estimation. The characteristics of this research topic are as follows: (1) The characteristics of this research topic are as follows: (2) The characteristics of this research topic are as follows: (3) The characteristics of this research topic are as follows: The problem is that the general mechanical learning is more specialized than the organizational one, and the quantity of learning is less inclined. For example, if you want to know more about the accuracy of the game, you can use the game to estimate the proficiency of the game. This research topic is about the direct influence of information such as signature, quotation and so on learning proficiency estimation. The structure of the document is different from that of the questioner. The questioner is dependent on the document. The document is automatically processed. In 2022, the maturity estimation was developed. In general, mechanical learning is required to optimize learning. The method of defining a learning profile is to create a profile, an information profile, and a familiarity estimation profile. The information is used to estimate the familiarity of the information before it is developed, and the information is used to estimate the familiarity of the information before it is developed.