Developing a Learning Material Recommendation System based on Individual Features Detected by Educational Big Data

2021年度では大きく分けて2点の研究を行った。１点目は閲覧ログを生かしたe-bookページ遷移の推薦システムの開発である。また２点目は、力学提示デバイスを利用したVR教材システムの開発である。 先行研究ではe-bookの閲覧ログデータを解析し、 ページの読み返しをよく行った方が効率良いということがわかっている。しかし、閲覧しているページから内容の相関ある目的ページに飛ぶ際、どこが目的ページなのかが分からず、迷った結果、何回も違うページに行ってしまうことがある。そこで、ある閲覧中のページから内容の関係ある目的ページへ飛ぶ際に、e-bookの閲覧ログデータと教材内容を利用したページジャンプ推薦システムを開発した。具体的には、神戸大学で開発したe-Bookシステムを利用して、収集されたデータを整理し、ページ遷移の履歴とページの内容を利用してページ同士の関連性を分析し、最も関連性の高いページを勧める機能を開発した。作成したシステムを使って、学生に評価してもらった結果、ページジャンプ機能を使って推薦されたページはページジャンプ機能を使う前のページと関連性があり、ページの読み返しに役に立つことが示された。 さらに、本プログラムの目的は学習者の特徴を生かした適切な教材を推薦することであるため、医学と共同研究を行い、力学提示デバイス(TouchX)を利用したVR教材を開発した。具体的には、現行のトレーニングには教員の立ち合いが必要な中心静脈穿刺を対象に、モーターで触覚を提示するデバイスであるTouch XとVRゴーグルのOculus Quest 2を用いて，トレーニングVR教材システムを試作した。その後，専門家数人を対象にアンケートを実施した．アンケート結果からは，システムの有用性には良い評価を得られた。