【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】24240014 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ネットワーク / オンラインコミュニティ / WWW / 人工知能 / ソーシャルメディア / ニコニコ動画 / CGM分析 / 創作活動 / Web 2.0 / コラボレーション / 社会ネットワーク

【研究成果の概要】

Web上の創作活動は新しい創作スタイル、すなわち大規模かつ物理的接触のないコミュニティにおいてお互いの創作を利用し合うという互恵的関係によって創発的に制作されている。本課題ではこのようなオンラインコミュニティにおける創作活動を分析してモデル化を行い、その支援を行う仕組みについて研究を行った。ニコニコ動画のデータを収集し、そのデータにおける創作の影響関係について、コミュニケーションモデルによって分析し、特徴を明らかにした。またその影響関係を多様な視点で可視化するシステムを構築した。このほか、twitter, 学術論文、Wikipedia 等における共同的作業についての分析も行った。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31

【配分額】46,540千円 (直接経費: 35,800千円、間接経費: 10,740千円)

【研究分野】教育工学

【研究領域課題番号】19300275 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

e-ラーニング / 適応型教育システム / エージェント / 学習履歴 / データ・マイニング / 決定木 / eラーニング / ラーニング・マネジメント・システム / LMS / Web 2.0 / 人工知能 / 学習管理システム

【研究成果の概要】

本研究では, 学習履歴ログ・データベースから, コンテンツに関する教材知識を習得して, 動機づけメッセージを自動生成するエージェントを搭載した知的LMSを開発した. 本システムの特徴は以下の通りである. 1)エージェントが決定木モデルにより学習者モデルを自動生成する. 2)エージェントが学習者モデルおよび学習者の現在の学習履歴データを用いて, 学習者の最終状態を予測する. そのためにデータベースに蓄積されるデータ量の増加に伴い,生成される学習者モデルはより正確になる. 3)エージェントは学習者の学習過程をデータベース中の優秀な成績を残した学習者の学習過程と比較, 分析し, 学習者に適応的なメッセージを生成する. システムを使用した講義と使用しなかった講義との比較で, システムの有効性が示された.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2007 - 2008

【配分額】20,930千円 (直接経費: 16,100千円、間接経費: 4,830千円)