| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 2e |
| セッション名 |
| 情報論的学習理論と機械学習（１） |
| 講演日 |
| 2020/09/01 |
| 講演場所(会議室等) |
| e |
| 講演番号 |
| F-004 |
| タイトル |
| 自己組織化マップを用いた視線情報の分析による特徴抽出 |
| 著者名 |
| 酒井泰地, 浦野昌一, |
| キーワード |
| アイトラッキング, 自己組織化マップ, クラスタリング, 特徴抽出, 時系列データ |
| 抄録 |
| 情報活用能力が必要となった近年、学校の情報科目ではプログラミングをはじめ、データ活用などの専門的な学習をするようになる。しかし、教育者の育成が十分でないことから教育者を支援するシステムの重要性は高まっている。従来の教育者を支援するシステムは教材の提案や解答結果を分析するものが多いが、実際の教育現場では教育者が解答の過程を見て指導を行っている。そこで本研究では問題の解答結果のみではなく、解答の過程に着目したプログラミング学習の教育改善を目的とする。プログラミング問題解答時の視線情報を計測し、視線座標に自己組織化マップを用いることで解答過程の特徴を抽出し、効果的な学習支援システムの構築を目指す。 |
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