| 講演名 | 2022-12-21 修得科目に基づく学生のクラスタリングを通じた専門分野選択と専門性形成の傾向把握 鈴木 大助(北陸大), |
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| 抄録(和) | 本研究は，本学経済経営学部2019年度入学生3年終了時の専門分野・応用分野の修得科目に基づいて学生のクラスタリングを行い，専門分野選択と専門性形成の傾向を把握することを目的とする． k-平均法でクラスタリングを行い，主成分分析とt-SNEで可視化した結果，経済・経営科目重点修得群，情報・経済科目重点修得群，スポーツ・経済科目重点修得群，法学科目重点修得群を含む8群の存在が示唆された．また，クラスタ別のヒートマップから，多くの学生が各自の分野における高度科目を修得して専門性を高めていることが示唆された． |
| 抄録(英) | This study aims to grasp trends of students' selection of specialized fields through clustering and visualization of students based on completed courses. Clustering was performed with k-means and visualization was performed with PCA, t-SNE. The result indicates that students of our department are divided into eight clusters, such as a cluster of students who focused on management and economics, and a cluster of students who focused on informatics and economics. It was found from the heat map of each cluster that many students have acquired advanced courses in their respective fields to increase their specialization. |
| キーワード(和) | k平均法 / 主成分分析 / t-SNE / ヒートマップ / 単位 / カリキュラム / マネジメント |
| キーワード(英) | k-means / PCA / t-SNE / Heatmap / Credit / Curriculum / Management |
| 資料番号 | AI2022-42 |
| 発行日 | 2022-12-14 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2022/12/21(から1日開催) |
| 開催地（和） | 九州大学 西新プラザ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「コンテキストを意識した知識の利用」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 清 雄一(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
| 副委員長氏名（和） | 櫻井 祐子(産総研) / 大囿 忠親(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuko Sakurai(AIST) / Tadachika Ozono(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 藤田 桂英(東京農工大) / 中島 悠(東邦大) |
| 幹事氏名（英） | Katsuhide Fujita(Tokyo Univ. of Agriculture and Technology) / Yuu Nakajima(Toho Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松崎 和賢(中大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazutaka Matsuzaki(Chuo Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 修得科目に基づく学生のクラスタリングを通じた専門分野選択と専門性形成の傾向把握 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Grasping Trends in Major Choice and Specialization Through Clustering of Students Based on Completed Courses |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | k平均法 / k-means |
| キーワード(2)（和/英） | 主成分分析 / PCA |
| キーワード(3)（和/英） | t-SNE / t-SNE |
| キーワード(4)（和/英） | ヒートマップ / Heatmap |
| キーワード(5)（和/英） | 単位 / Credit |
| キーワード(6)（和/英） | カリキュラム / Curriculum |
| キーワード(7)（和/英） | マネジメント / Management |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 大助 / Daisuke Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北陸大学(略称：北陸大) Hokuriku University(略称：Hokuriku Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-12-21 |
| 資料番号 | AI2022-42 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | AI-322 |
| ページ範囲 | pp.50-55(AI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-14 (AI) |