フォークソノミーを用いた講義選択知識の抽出(オフィスインフォメーションシステム,グループウエア及び一般) Folksonomic extraction of knowledge for course selection

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

抄録

大学における履修講義の選択は,シラバスによって提供される講義内容や必修・選択の区分,開講時期に加えて,学生間の口コミなどによる情報に基づいて決定するのが一般的である.本稿では,学生によるボトムアップな情報を統合することによって,学生間における講義選択知識の抽出をおこなう.具体的には,学生自身が付与する「講義を抽象するソーシャルタグ」と「関連の深い講義間のソーシャルリンク」を用いて講義に関するフォークソノミーを割出し,ソーシャルリンクとソーシャルタグの共起によるネットワークを生成した.これを用いてPageRankによる中心的な講義の抽出とSDC法によるクラスターの抽出をおこない,講義選択知識から学生の観点からなされる分類と履修が推奨される講義の抽出をおこなった.

University students generally rely on the information through word of mouth among themselves, course descriptions, and other administrative information (i. e., distinction between required and optional credits) in course selection. The present article proposes a decision support system for course selection which makes an integrated use of the information emerged from word of mouth among students. In particular, we firstly built folksonomy about courses with social tags that briefly summarize the courses and social links that associate potentially interrelated courses. Secondly, we created networks of courses with the social links and the co-occurrence social tags. We, then, extracted the central courses by using PageRank and the clusters of courses by SD-cluster analysis. The users of our pilot decision support system indicated that the information on course-network has been useful in their course selections.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. OIS, オフィスインフォメーションシステム   [巻号一覧]

    電子情報通信学会技術研究報告. OIS, オフィスインフォメーションシステム 108(53), 79-84, 2008-05-16  [この号の目次]

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  6件

参考文献を見るにはログインが必要です。ユーザIDをお持ちでない方は新規登録してください。

被引用文献:  1件

被引用文献を見るにはログインが必要です。ユーザIDをお持ちでない方は新規登録してください。

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110006861941
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11651720
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    9529204
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
ページトップへ