| 講演名 | 2019-11-09 小学校でのNIE教材に適したWebニュース記事判定手法 関 伸也(香川大), 安藤 一秋(香川大), |
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| 抄録(和) | 全国の小学校では，新聞記事を教材として用いる取り組み，NIE(Newspaper in Education)が実践されている．本研究では，NIEにおける教師の教材準備の負担を軽減するため，教師に対してNIE適したWebニュースを推薦するシステムの構築を目的とする．本稿では，システムで利用する，WebニュースがNIE教材に適しているか否かを判定する手法について検討する．本手法では，記事内容やその地域性，記事文章の読みやすさなどを用いて素性ベクトルを生成し，SVM(Support Vector Machine)による二値分類タスクとして判定する． |
| 抄録(英) | NIE (Newspaper in Education) is an educational approach that utilizes newspaper as teaching materials in classes. It is being implemented in elementary schools and junior high schools mainly. However, teachers’ workloads have increased by choosing suitable articles and preparing support materials for NIE, in order to conduct NIE classes. The purpose of this study is to construct a Web news recommendation system for elementary school teachers. This paper proposes a method for determining Web news suitable as teaching materials of NIE in elementary schools, using Support Vector Machine (SVM) based on features of NIE worksheets and news articles. |
| キーワード(和) | NIE / 文書分類 / 記事推薦 / 機械学習 / 教師支援 / Webニュース / SVM |
| キーワード(英) | Newspaper in Education / Text Classfication / News Recommendation / Machine Leanrinig / Support for Teachers / Web News / Support Vector Machine |
| 資料番号 | ET2019-50 |
| 発行日 | 2019-11-02 (ET) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
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| 開催期間 | 2019/11/9(から1日開催) |
| 開催地（和） | 広島市立大学 |
| 開催地（英） | Hiroshima City University |
| テーマ（和） | VR-ARによる学習支援／一般 |
| テーマ（英） | Learning Support Using VR-AR, etc. |
| 委員長氏名（和） | 鈴木 栄幸(茨城大) |
| 委員長氏名（英） | Hideyuki Suzuki(Ibaraki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鷹岡 亮(山口大) |
| 副委員長氏名（英） | Ryo Takaoka(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中山 祐貴(早大) / 舟生 日出男(創価大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Nakayama(Waseda Univ.) / Hideo Funaoi(Soka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 倉山 めぐみ(函館高専) / 大沼 亮(福島大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Megumi Kurayama(National Inst. of Tech., Hakodate College) / Ryo Oonuma(Fukushima Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Educational Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 小学校でのNIE教材に適したWebニュース記事判定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Determining Web News Suitable for NIE in Elementary Schools |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | NIE / Newspaper in Education |
| キーワード(2)（和/英） | 文書分類 / Text Classfication |
| キーワード(3)（和/英） | 記事推薦 / News Recommendation |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Leanrinig |
| キーワード(5)（和/英） | 教師支援 / Support for Teachers |
| キーワード(6)（和/英） | Webニュース / Web News |
| キーワード(7)（和/英） | SVM / Support Vector Machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 関 伸也 / Shinya Seki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 香川大学(略称：香川大) Kagawa University(略称：Kagawa Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 安藤 一秋 / Kazuaki Ando |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 香川大学(略称：香川大) Kagawa University(略称：Kagawa Univ) |
| 発表年月日 | 2019-11-09 |
| 資料番号 | ET2019-50 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ET-276 |
| ページ範囲 | pp.17-20(ET), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-11-02 (ET) |