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マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2011)シンポジウム

セッション 6D  eラーニング
日時: 2011年7月7日(木) 16:00 - 17:40
部屋: パール
座長: 吉野 孝 (和歌山大学)

6D-1 (時間: 16:00 - 16:25)
題名遠隔非同期Webユーザビリティ評価における評価者とユーザの差異
著者*中道 上 (南山大学), 山田 俊哉 (総合研究大学院大学), 木浦 幹雄 (キヤノン株式会社), 栗山 進 (株式会社ミツエーリンクス), 上野 秀剛 (奈良工業高等専門学校)
Pagepp. 1091 - 1096
Keyword視線, 可視化, ユーザビリティ
Abstract本研究では遠隔非同期Webユーザビリティ評価に向けて,ユーザとのやりとりが一切無い状態で,ユーザの主観評価とインタラクションデータのみを用いた評価者の評価の差異について調べた.ユーザの評価結果と評価者の評価結果を比較,分析した結果,評価者がユーザと同様の評価をつけることは難しいことがわかった.しかし,ユーザビリティ評価の専門家であれば被験者の評価結果と相関があり,過大評価していないことがわかった.

6D-2 (時間: 16:25 - 16:50)
題名Perl言語学習に脳波センサーを使った遠隔教育システ厶の試み
著者*吉田 幸二, 坂本 佑太, 佐藤 勇輝 (湘南工科大学 工学部情報工学科), 宮地 功 (岡山理科大学 総合情報学科), 山田 圀裕 (東海大学 情報メディア学科), 藤井 諭 (松江工業高等専門学校 情報工学科)
Pagepp. 1097 - 1102
Keyword遠隔教育, 脳波センサー, Prel言語, 協調学習, e-learning
Abstract私たちは,Perl言語を使用した自己学習システムを開発した.これまでは人間の状態を効果的に監視できる装置がなかった,しかし,近年,安価に脳波センサーを使って,人間の状態を監視し,その情報を効果的に分析して,人間にフィードバックできる脳波センサーが使えるようになってきた そして,このフィードバックシステムは,学生の集中力の状態ややる気の状態を計ることができる.また,効果的な情報を送受信することにより,学生のモチベーションを高めたり,やる気を醸成することができ,効果があることが判明したのでここに報告する.

6D-3 (時間: 16:50 - 17:15)
題名eラーニングにおける学習履歴情報の効果的な活用法
著者*田中 穩識, 納富 一宏 (神奈川工科大学大学院工学研究科)
Pagepp. 1103 - 1106
Keywordeラーニング, 授業支援, web, コース管理システム, データマイニング
Abstractインターネットの普及に伴い,CMS(Course Management System)やLMS(Learning Management System)に代表されるeラーニングシステムを用いた講義支援がさまざまな方法で試みられている.現在eラーニングシステムは多機能化が進み,1つのシステムに,科目管理やWeb上での学習などさまざまな機能が実装されている.しかし,こうした多機能化に伴い,システムの利用者はそのシステムの利用方法を理解・修得しなければ,有効な活用は困難である.本研究では,システムを容易に扱えるようにすることで,利用者への負担軽減を図ることが目的である.本稿では,教材配布機能と,学習者へのアドバイス機能の自動化を提案すると共に,利用者への負担軽減が可能であるかを検討・考察する.

6D-4 (時間: 17:15 - 17:40)
題名問題の出題パターンに着目した難易度推定方法に関する検討
著者*池田 信一 (創価大学大学院工学研究科), 高木 輝彦 (電気通信大学大学院情報システム学研究科), 高木 正則 (岩手県立大学ソフトウェア情報学部), 勅使河原 可海 (創価大学大学院工学研究科)
Pagepp. 1107 - 1114
Keywordeテスティング, 項目反応理論, 難易度, 類似問題, 出題パターン
Abstract近年,web上で実施するテストである「eテスティング」が注目されている. eテスティングでは問題の難易度などの統計データを管理するアイテムバンクを用意することで,より幅広いテストの出題が可能となる.問題の難易度の定量化には,一般的に項目反応理論(IRT)が用いられ,IRTで問題の難易度を推定するためには,予め多くの学習者に問題を解答させる必要がある.しかし,アイテムバンク内のすべての問題を解答させることは困難であるため,解答履歴のない問題の難易度の推定が課題となる.そこで,我々は解答履歴のない問題の難易度の推定を目的とし,問題の出題パターンに着目した難易度の推定方法を検討する.問題の難易度は問題内で出現する知識の問われ方によって変化すると考えられる.そのため,まず問題の出題パターンと難易度の関係性を分析した.そして,分析結果から,出題パターンに着目し難易度を推定する手順を検討した.IRTで推定した難易度との比較実験の結果,提案手法によりIRTで推定した難易度と近い値で推定できることが分かった.