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佐々木研究室

岩手県立大学 ソフトウェア情報学部 情報システム構築学講座

卒業論文概要

  • 咲山 拓哉
  • 2016年度

項目反応理論を用いた観光地特性発見に関する研究

近年,様々な推薦手法が提案されており,その中のひとつとして,項目反応理論を用いた推薦が考えられる.しかしながら,項目反応理論だけでは推薦への応用は難しく,推薦に用いるデータを適切にグループ分けする必要があることが知られており,このグループを観光特性という.また,妥当なグループ分けがどのようなものであるかも解っていない.そこで,本研究では,観光推薦への応用を目指し,項目反応理論を用いた,妥当な観光地のグループ分けの手法を考案した.本手法では,観光地のグループを,並列分散遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて生成し,その一貫性を項目反応理論により評価した.その結果,1)wikipediaにある観光ジャンルと類似したグループと,それらとはほぼ独立なグループが生成され,既知のグループが生成されていると同時に,新しいグループ,すなわち,観光特性を発見することができた.2)得られたグループ同士の重なりが大きく,また,それらの類似度が大きくなる傾向があることが判った.これより,観光地のグループ分けを行うためには,GAにおける個体の評価を工夫する必要があるという知見を得た.

  • 林 貴史
  • 2016年度

テスト理論に基づいた項目分析支援システムの研究(修士論文)

テスト理論に基づいた項目分析支援システムの研究

多くの教育現場では,学習者の能力や学習効果を測定するためにテストを実施し,テストの得点から各学習者を評価する.しかし,テストに出題された問題(以下,項目)の良し悪しを評価することは少ない.その要因として,項目の分析に必要となるテスト理論や統計学などの専門知識が不足していることが考えられる.また,項目の分析結果から,作問時の改善点を導き出すのも難しい.そこで,本研究では作問者がテスト受験者の反応データに基づいて次回作問時の改善点を把握することを目的とし,テスト理論に基づいた項目分析支援システムを提案・開発した.本システムでは,項目の分析結果や次回作問時のアドバイスをシステムから提示する.これにより,作問経験の少ないテスト作成者でも項目を評価でき,次回作問時に作成される問題の質向上や作問者の作問スキルの向上が期待できる.本論文では,テスト受験者の解答データに基づく項目分析結果の提示方法や,作問アドバイスの生成ルールならびに提示方法について述べた.また,岩手県立大学ソフトウェア情報学部の初年次に開講されている「情報基礎数学A」や岩手県盛岡市で開催されている「盛岡もの識り検定」の作問現場で,本システムを活用してもらった結果から本システムの有効性を評価した.

  • 吉田 遼太郎
  • 2016年度

若年層における生活習慣病予防支援システムの研究(修士論文)

本研究は,生活習慣病になる前の一次予防を支援するシステムの開発を目的としている.先行研究では,生活習慣病の一次予防に着目した食事・運動管理支援システムを開発してきた.このシステムを用いた実験経験から,そもそも若年層は生活習慣病予防についての意識が低いため,システムの利用継続が難しいのではないかと考えた.そこで本研究ではまずこの考えを確認するため,ソフトウェア情報学部の教員,学生全員に健康に対する意識調査を行った.その結果,返信率は4.6%で食事管理に関する意識が低いことを確認した.次に,食事管理に興味がある人を対象に,健康サポートセンターの協力を得て,食事管理アプリ(Food Log)の利用実験を行った.その結果,健康サポートセンターのアドバイスが有効であること,Food Logの問題点を明らかにした.これらの結果から,生活習慣病予防支援システムの設計に対する考え方,及び将来のシステム構想を得た.

  • 古川 瀬知
  • 2016年度

GPSを用いた放牧牛の行動把握支援システムの提案と開発

酪農における牛の体重は成育状況や筋肉量,健康状態を判断するために活用され,市場である競りでも重要視される情報の一つである.牛の体重は運動量に対応し,運動量によってえさの量も決まることから飼育上,運動量が大きく影響するが,牛が最も運動する放牧期間中は牛を常時監視する体制がないため運動量を把握することが困難である. 本研究ではこの放牧期間中の牛の運動量の把握を目的とし,GPS を用いた放牧牛の行動把握支援システムを提案する.本システムでは,牛にGPS ロガーを装着し,このGPS データを利用して放牧期間中の牛の移動経路をGoogle マップ上に表示することができる.本研究では,複数の牛へGPS ロガーを装着し,数ヶ月間放牧牛の行動測定実験の結果からロガーの性能評価とGPS ログデータの可視化に関する検討を行った.また,本プロトタイプシステムをJA 職員や酪農家に試用してもらった結果,牛の体調管理や放牧地管理への活用可能性が示唆された.

  • 平野 竜
  • 2016年度

圃場データの教材利用に向けた人感センサ検知画像への農作業情報自動付与機能の開発と評価

当研究室では,紫波町の農地に設置したWebカメラを通じて農作物の成長過程を遠隔地から観察できる農地モニタリングシステムを開発し,平成23年度から紫波町の赤沢小学校で運用してきた.しかし,撮影された画像は年間5万枚を超えていることや,これらの画像の分類ができていないことを理由に教材として活用されていない状況であった.そのため,本研究ではOpenCVを用いた画像処理を中心として撮影画像の分類を行った.先行研究では撮影時期と作物変化による判定によりセンサ検知画像へメタ情報を付与していたが,農作業の中で使われる機械や道具による判定が行われていないため適合率が低かった.本研究では機械や道具による判定も加えることで再現率を維持しつつ適合率を向上させることを目的とし研究を進めてきた.運用の際にサーバに蓄積された画像に対しテンプレートマッチングによる農作業の種類を分類した.本研究によって農作業画像記録時と農作業画像の教材利用時における農家・教員への負担が軽減されることが期待される.

  • 中野 有莉
  • 2016年度

主体的な学習を促進させるVマーク式学習法の実践と評価

近年,学習者が主体的に問題を発見し解を見出していく能動的学修(アクティブ・ラーニング)への転換が重要とされている.能動的学修への転換には自己調整力を身につけさせることが重要であると考えられる.自己調整学習の重要な3要素として,自己調整学習方略,自己効力感,目標への関与が挙げられているが,現状では自己モニタリングが難しく,学習者自身が自分の本質的な理解状況を把握できていない.そこで,本研究では学習者が主体的に学習を調整することで学びを促進させる学習方法「Vマーク式学習方法」に注目した.教育機関の授業にVマーク式学習法を導入した実践は行われておらず,有効性の検証は十分とは言えない.本研究ではVマーク式学習法による学習効果を検証することを目的とし,大学の授業でVマーク式学習法を実践し,授業実践の結果からVマーク式学習法の有効性を考察した.

  • 菅原 和仁
  • 2016年度

降雪地域における道路状況を考慮した最適ルート推薦システム

日本は国土面積のおよそ6割を積雪・寒冷地帯が占めており,その寒冷・積雪地帯で暮らしている人々は日本の総人口の約2割以上とされている.そのため,その地域で暮らしている人々には冬季間の円滑な道路交通の確保に対して大きなニーズがある.本研究では,冬季間に適切な交通移動手段を知るために重要な要素となる除雪情報,降雪情報,渋滞情報に着目し,その情報を考慮した目的地までの最適ルートを推薦するシステムの提案をした.

  • 澤里 耕太朗
  • 2016年度

学習プロセスにおける記録データの可視化と声かけによる振り返り支援システムの設計

近年,高等教育において「振り返り(reflection)」が注目されており,学習プロセスや学習の結果を常に振り返り,成功または失敗の要因を学習者が認識することの重要性が指摘されている.しかし,大学の授業で実践した振り返りを分析した結果,全学習者が適切な振り返りを行えているとは言えなかった.そこで,学習改善に結びつく振り返りの促進を目的とし,学習プロセスにおける記録データの可視化と声かけによる振り返り支援システムを設計した.

  • 佐々木 悠
  • 2016年度

小規模店舗臨時集合型サービス支援システムの提案

地方における小規模店舗群(商店街)は衰退の一途をたどっている.このため,地方独自の文化・歴史・景観,コミュニティの崩壊が懸念されている.また,地方都市における新興住宅地の住民は高齢化が進み,交通弱者となっている.本研究はこれらの問題を解決する手段として小規模店舗臨時集合型生衛サービスTEMSS(Temporary Excellent Multiple Stores Service)を提案する.また岩手県で行われている本提案のモデル事業を対象にケーススタディを行いTEMSSの円滑な運営業務を支援するためのシステムを設計し,プロトタイプを開発した.

  • 工藤 瑞己
  • 2016年度

音声情報と筆記情報を用いたグループ学習の貢献度推定手法

平成24年に中央教育審議会から発表された「質的転換答申」では,学習者の能動的な学習への参加を取り入れた教授・学習法(アクティブ・ラーニング)への質的転換が求められており,教育現場ではグループ学習の実施が今後,ますます増加すると考えられる.しかし,授業でグループ学習を実施した場合,教員が把握できるのはグループ学習の結果のみであり,多数のグループの学習過程を把握することが難しい.そのため,各グループで話し合いや教え合いがどの程度行われ,グループ学習の成果に対して誰がどの程度貢献したのかを把握できない.そこで,本研究では,グループ学習における各学生の貢献度を可視化することを目的とし,音声の言語情報と筆記情報を活用した貢献度推定手法を提案する.また,推定した貢献度(客観推定)と,グループ学習時の様子を撮影した映像を教員が閲覧して評価した貢献度(主観評価)を比較した結果,本手法の妥当性を検証した.

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