Word2Vecによるグループ学習編成とHylableによる見える化
2019年 10月 3日
情報メディア教育研究センター
常盤 祐司
tokiwa@yujitokiwa.jp

目次
1. システム概要• IMS LTI, Caliper• Word2Vec• Hylable Discussion
2. 2019年度春学期 授業事例
3. グループ構成方法 考察
4. Discussion

1

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2019-10-03 @大阪

システム概要

2

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モチベーション

http://fd-handbook.media.hosei.ac.jp/design_main.html#BT-video

3

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2019-10-03 @大阪

TA業務 – コメント転記とエリア分け

4

学生

大項目

A

子ども

B

子ども

C

子ども

DEF

高齢高齢高齢G
H
I

諸課題
諸課題
諸課題

中項目

小項目

いじめ・不登校 核家族化といじめ
クラスや部活など学校でのいじめにいじめ・不登校
ついていじめ・不登校 女子のLINEの発展による派閥問題
・・・
介護介護休暇
介護
認知症の介護の大変さ
まちづくり
高齢者のための街づくり
・・・
医療
精神を病んでしまったらどうするか
医療
IBSという病気について
医療
病気の知識について・・・

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エリア
AA
A
B
B
B
CCC

授業モデルとユースケース
前週
授業

テーマに関わるキーワードを投稿してください。

開発した
システム
TGLE

学生

学生
教員指示

今週
授業

キーワード
投稿テーマに関わるディスカッションをしてください。

ディスカッション

学生

教員指示

5

座席/グループ
通知

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ディスカッション

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Keyword収集と座席指定 LTI対応アプリ

LTI
1.1

6

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Word2Vec

Word2Vec enables to arithmetic operation for words
king - man + woman  queen>>> model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])[('queen', 0.5389283), ...]

7

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Word Vector 事例
体育会 [ 0.63686508 -1.24150729 2.10148835 1.01897669 0.07724227 …]
サークル [ 1.94071281 -1.57494104 0.67961216 -0.14279616 -0.12507093 …]
学習 [-1.13399374 -1.65334022 -0.40136763 -0.43912682 0.97514403 …]
就活 [ 0.51826859 -0.22965103 0.3214654 -0.1349975 0.45822823 …]
イベント [ 1.71745467 -3.18065619 -0.87980741 -0.11461665 0.68030959 …]
買い物 [-1.2039212 -0.97296131 -0.24107637 -3.08427

0.66213518 …]

SNS [ 0.49574089 0.03967271 -0.16379665 -0.32826349 -0.48653397 …]
ゲーム [ 1.19498324 -1.34289074 -1.29335606 3.34210467 0.4357436 …]
グルメ [ 0.66215581 -1.45414937 1.50280416 -0.29086921 1.07854533 …]
暗記 [-0.96750951 -0.2068661 -0.53230107 0.00439065 0.05000043 …]….

8

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Word2vec 事例
most_similar(u'法政大学')[('明治大学', 0.8812183141708374),('早稲田大学', 0.8508620262145996),('中央大学', 0.8409779071807861),('慶應義塾大学', 0.8143175840377808),('専修大学', 0.8073360919952393),('東洋大学', 0.8042727708816528),('青山学院大学', 0.8030046224594116),('立教大学', 0.7962205410003662),…
9

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Word2vecによるキーワード評価
教員設定キーワード

学生投稿キーワード

体育会
サークル
学習
就活
イベント

遊び

0.48543766

0.08562244

0.44195616

0.38611886

0.17054802

0.28573716

0.11487712

0.24313842

0.25966483
0.11993377

ゲーム

0.10284663

SNS

暗記

0.28589466

0.26399568

買い物

グルメ

10

大学[Key]0.06276745

0.011718047

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0.2141405

0.5460935

0.39426717

0.37672022
0.30296856

Word2vecによるグループ化事例Group1

Group2

11

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システム構成
LTI(Platform)

TGLE

12

LTI 1.1

WebAPITGLE(Tool)

Word2Vec
近似性評価
サーバ

(開発中)

開発システム/ライブラリ

近似性評価
サーバ

gensim3.7.1

Laravel 5.7.26

フレームワーク

falcon 1.4.1

PHP 7.2.14

言語

Python 3.6.3

WSGIサーバ

Gunicorn 19.9.0

Apache 2.4.37

Webサーバnginx 1.15.8

Amazon Linux2

OSAmazon Linux2

AWS ec2 t2.small

サーバ

AWS ec2 t2.medium

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グループディスカッションの評価
前週
授業テーマに関わるキーワードを投稿してください。

開発した
システム
TGLE

学生

学生
教員指示

今週
授業

キーワード
投稿

テーマに関わるディスカッションをしてください。

ディスカッション
ディスカッション+評価システム

学生

教員指示

13

座席/グループ
通知

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ディスカッション

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議論評価サービス Hylable Discussion

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学習履歴データ分析概要
AmazonSQSAWS
Lambda接続

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AmazonS32019年度春学期 授業事例

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投稿された興味分野

17

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グルーピング
Word2Vecではなく教員の主観でグルーピング

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学生

Key1

Key2

Key3

group

B

教育

学生

未来

group1

D大学

交友関係

マッチング

group1E

学習

スケジュール連絡group1

A

お金

お仕事

働きやすさ

group2

C

バイト

お金

手軽

group2

F

マネー プライバシー共有group2AXIES EdTech 研究会

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グループディスカッション① モニターおよび卵型マイクをセットする。
② 発表順を決める。
③ 与えられた時間(40分)と人数から一人あたりの持ち時間を確定する。(3人グループでは13分/人)④ スマホのストップウォッチで時間を管理する。
10分
3分⑤ 発表者：PCをモニターに接続し、システムを説明する。
⑥ 評価者：最低1人1質問し、発表者が回答する。
⑦ 評価者：興味深い点などを最低1人1コメントする。
⑧ 発表者：質問とコメントをワークシートにまとめる。
聞き漏らした点はメンバーに再確認する。
⑨ メンバー全員が発表するまで④～⑧を繰り返す。
⑩ グループ代表を互選する。
⑪モニターを元の場所に戻す。

19

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グループ学習状況

20

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5/15 相互評価結果 – Group1
学生E

学生B

学生E

学生D

学生E

学生B

学生E
学生B
学生D

学生D

21

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学生B 学生D5/15 相互評価結果 – Group2
学生A 学生C
学生C

学生A

学生A
学生C

学生A
学生C

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授業モデルとユースケース
前週
授業テーマに関わるキーワードを投稿してください。

開発した
システム
TGLE

学生

学生
教員指示

今週
授業テーマに関わるディスカッションをしてください。

座席/グループ
通知ディスカッション+評価システム

学生

教員指示

23

キーワード
投稿

ディスカッション

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2回目
以降

発言量によって教員の主観でグループ編成

グループ学習テーマ
No

月日

1

5/15

2

6/12

3

24

7/17

テーマ

グループ構成自身が企画したシステムのFeasibility 教員の主観によるレビュー
興味領域が近いグループ
Dell 構成ツールによるサーバ構成
自身が企画したシステムの設計上の課題レビュー

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発言量が多いメンバー同士のグループを構成
発言量が少ないメンバー同士のグループを構成

グループ構成員の発言時間概要と考察
5/15
Group1
学生A
学生B

6/12

Group2

Group1

〇 6分

〇 10分

X 4分

学生D

△ 5分

学生E

〇 9分

Group1

〇 9分

X 5分
〇 6分

△ 2分
X 6分

Group2

評価
発言力ランキング

1
X 1分

X 5分

学生C

Group2

7/17

2〇 8分X 3分

543

結果
1. グループ構成に関わらず、発言する学生と、発言しない学生に偏る。
2. 発言する学生同士のグループでは、他のグループでは発言する学生でも発言しなくなることがある。(5/15 Group2)
3. 発言しない学生同士のグループでは、他のグループでは発言しない学生でも発言をするようになる。(7/17 Group2)
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教材および評価
評価
期末テスト
小テスト(2点 x 13回)
5/8宿題確認
Rublic
レポート課題*(7点 x 4回)
e-Learning(データサイエンス入門)
ラーニングポートフォリオ
合計＊: レポート1、2はまとめて7点

26

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35
26
2
028
45100

LMSで記録された学習履歴サマリー

27

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グループ構成方法 考察

28

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2019年度春学期 グルーピング評価
 大学と学習の近似度が低い バイトとビジネスの近似度が低い

Group229

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Word2Vecによるテーマ生成 2019
教育/大学/学習 グループ

お金/バイト/マネー グループ

期待したテーマ学習

期待したテーマビジネス

model.most_similar(positive=[u’key1',u’key2',u’key3’])('高等教育', 0.7909152507781982),('英語教育', 0.7800647020339966),('学校教育', 0.7732322216033936),('[教育]', 0.7730280160903931),('専門教育', 0.7495918869972229),('医学教育', 0.7493857145309448),('職業教育', 0.7485165596008301),('成人教育', 0.740776777267456),('中等教育', 0.7375730872154236),('初等教育', 0.7354795932769775)

30

AXIES EdTech 研究会('小遣い', 0.6786439418792725),('貯金', 0.6516029238700867),('小銭', 0.6469343900680542),('大金', 0.624937117099762),('現金', 0.6202589869499207),('ギャラ', 0.611757218837738),('生活費', 0.6053750514984131),('お小遣い', 0.6022579669952393),('小切手', 0.5886542797088623),('[現金]', 0.5830845832824707)

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Word2Vecによるテーマ生成 2018買い物+グルメ+ゲーム+暗記+SNS
グループ

学習+イベント+就活+サークル+体育会
グループ

期待したテーマ遊び

期待したテーマ大学

model.most_similar(positive=[u’key1',u’key2’…u’key5’])('[ゲーム]', 0.733922004699707),('ミニゲーム', 0.7301613092422485),('クイズ', 0.6739664077758789),('[ゲーム番組]', 0.6552553772926331),('カードゲーム', 0.65522301197052),('[ミニゲーム]', 0.6536382436752319),('バトル', 0.6338513493537903),('メニュー', 0.6260508298873901),('ボードゲーム', 0.6249527931213379),('パズル', 0.619716227054596)
31

AXIES EdTech 研究会('課外活動', 0.7683153748512268),('[サークル]', 0.7554558515548706),('クラブ活動', 0.7437311410903931),('部活', 0.7238489389419556),('[部活動]', 0.7025623321533203),('[クラブ活動]', 0.6987602710723877),('セミナー', 0.6931795477867126),('公開講座', 0.6923670768737793),('ゼミ', 0.6914819478988647),('部活動', 0.6892896890640259)
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グループ形成 (教師あり)• キーワード間のSimilarityをWord2vecにて計算する。
• Similarityの平均が最も高い組み合わせを選択する。

A

教員が指定したKeyword

S a-tnB

32

T1

教員が指定したKeyword

S b-tnS c-tnC

学生が指定したKeyword
ABCDEFS a-t1 S b-t1 S c-t1 S d-t1 S e-t1 S f-t1

T2

S a-t2 S b-t2 S c-t2 S d-t2 S e-t2 S f-t2

Tn

S a-tn S b-tn S c-tn S d-tn S e-tn S f-tn

AXIES EdTech 研究会…

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グループ形成 (教師なし)
Word Vector をデータとしてKMeansによりクラスター分析
KMeans(n_clusters=2,verbose=0,random_state=10,init='random').fit_predict(wv_array_2d)
体育会 [ 0.63686508 -1.24150729 2.10148835 1.01897669 0.07724227 …]
サークル [ 1.94071281 -1.57494104 0.67961216 -0.14279616 -0.12507093 …]
学習 [-1.13399374 -1.65334022 -0.40136763 -0.43912682 0.97514403 …]
就活 [ 0.51826859 -0.22965103 0.3214654 -0.1349975 0.45822823 …]
イベント [ 1.71745467 -3.18065619 -0.87980741 -0.11461665 0.68030959 …]
買い物 [-1.2039212 -0.97296131 -0.24107637 -3.08427

0.66213518 …]

SNS [ 0.49574089 0.03967271 -0.16379665 -0.32826349 -0.48653397 …]
ゲーム [ 1.19498324 -1.34289074 -1.29335606 3.34210467 0.4357436 …]
グルメ [ 0.66215581 -1.45414937 1.50280416 -0.29086921 1.07854533 …]
暗記 [-0.96750951 -0.2068661 -0.53230107 0.00439065 0.05000043 …]….

33

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2019-10-03 @大阪

グループ形成 (教師なし)
Word Vector をデータとしてKMeansによりクラスター分析
KMeans(n_clusters=2,verbose=0,random_state=10,init='random').fit_predict(wv_array_2d)
体育会 [ 0.63686508 -1.24150729 2.10148835 1.01897669 0.07724227 …]

G1

サークル [ 1.94071281 -1.57494104 0.67961216 -0.14279616 -0.12507093 …]

G1

学習 [-1.13399374 -1.65334022 -0.40136763 -0.43912682 0.97514403 …]

G1

就活 [ 0.51826859 -0.22965103 0.3214654 -0.1349975 0.45822823 …]

G1

イベント [ 1.71745467 -3.18065619 -0.87980741 -0.11461665 0.68030959 …]

G2

買い物 [-1.2039212 -0.97296131 -0.24107637 -3.08427

0.66213518 …]

G1

SNS [ 0.49574089 0.03967271 -0.16379665 -0.32826349 -0.48653397 …]

G1

ゲーム [ 1.19498324 -1.34289074 -1.29335606 3.34210467 0.4357436 …]

G2

グルメ [ 0.66215581 -1.45414937 1.50280416 -0.29086921 1.07854533 …]

G1

暗記 [-0.96750951 -0.2068661 -0.53230107 0.00439065 0.05000043 …]

G1….

 構成されたグループメンバー数が均等にならない
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2019年度春学期に得られた知見
 教員がグループディスカッションのテーマを決めておく
ことによって、学生から集めたキーワードから、興味領域が近い学生によるグループをWord2Vecの手法を用いて構成することができる。
 Hylable Discussionでグループにおけるメンバーの発言量を測定することによって、発言量が少ない学生に発言の機会を与えるグループを構成することができる。

35

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ディスカッション[大学関係の皆様] PBLなどのグループ学習におけるメンバー構成方法に関し、参考となる事例があれば教えてください。
 共同研究の可能性があればお知らせください。

[企業関係の皆様] グループ学習支援システムの開発を予定されている場合、共同研究の可能性を教えてください。

36

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2019-10-03 @大阪

fostering individuals
who can powerfully act with individually independent characters,
and thus make great contributions to society

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