アンドウ　キミヒコ   安藤　公彦    所属   先進教育支援センター 教員    職種   専任講師
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2019/12
形態種別	学術論文
査読	査読あり
標題	協調学習における会話分析用教師データの削減を可能とする転移学習の活用
執筆形態	共著
掲載誌名	コンピュータ&エデュケーション
掲載区分	国内
出版社・発行元	CIEC
巻・号・頁	47,43-48頁
総ページ数	6
著者・共著者	守屋俊, 柴田千尋, 安藤公彦, 稲葉竹俊
概要	近年著者らは、大規模な教育データを対象としたラーニング・アナリティクスの実現のために、学生によるチャットデータを自動的に多次元に分類する研究を行っている。ディープラーニングを利用することで高い精度で分類することを可能としたが、各講義の会話に特化した学習となっており、他の講義や他の分野に適用するためには大量の教師データが必要となっていた。 本論文では、転移学習を用いることで少ない教師データで従来と同等の精度でチャットデータを分類することをを可能とした。分類する次元にもよるが、最大で91%の削減を可能とし、多くの次元で50%以上の削減を可能とした。