大学横断型の学修相談データ活用基盤の構築による情報教育カリキュラムの改善

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本研究では，大学横断型のデータ分析技術の確立や，学修相談データの量の確保が重要である．今年度は主に，本研究課題における学修テキストデータの分析のために重要な基盤技術の構築のため，下記2点について研究活動を行った．1) 授業形態の多様化に着目した大学横断型シラバス解析のための精選補助情報結合トピックモデル：授業形態の多様化と大学横断的な履修機会の拡大が進展する近年において，学生は膨大なシラバスの参照に負担を強いられ，大学はモデルカリキュラムの策定などに課題を抱えている．本研究はこれらの問題に対し，複数の大学を対象として授業内容と授業形態の関係性を獲得する精選補助情報結合トピックモデルを提案した．シラバスデータを用いた実験の結果，提案手法はベースラインモデルと同等以上の性能を示し，機能拡張の成功を実証した．この成果は人工知能学会第96回先進的学習科学と工学研究会にて発表した．また，査読付国際会議への採択が決定している．2) 自然言語処理におけるデータ拡張強度の検討：データ拡張はデータ収集が困難である場合などに，データの数を増やすことで機械学習のモデルの汎化性能の向上に寄与することが知られている．画像処理においては広く利用されており，モデルの性能向上に貢献している．このことからデータ拡張は自然言語処理においても研究されている．本研究では学修相談テキストデータへの適用を念頭に，テキストデータ処理における新しいデータ拡張強度の指標の確立を試み，実験により検証した．