予ビ

大学図書館の活用と情報探索（第5回）

情報の組織化と検索：
理論と実際

自然言語処理（Natural Language Processing）

京都大学情報学研究科
黒橋禎夫
kuro@i.kyoto-u.ac.jp–2（2018年5月8日）

End-to-End Learning/System

言葉とコンピュータ

Neural Machine Translation[Bahdanau+, 2015]

Input<1000><1000><1000><1000><1000><1000><1000><1000><1000>

Deep NN

人間の知的な振る舞い（言語活動）をコンピュータで実現する

New state

Previous state
Attention
Model

LSTM

<1000><2620>

Concatenation• かな漢字変換• メール送受信• 電子書籍• ウェブ検索• 機械翻訳<1000><3620><1000>
Broken Hearts - Greyson Michael
Chance [Best Quality]
maxout

LSTM

LSTM

LSTM

LSTM

<620><620>

LSTM

LSTM

https://youtu.be/OVZYeU67LGs
Current
context
<620>

LSTM

<500>
softmax

<620>

<620>
Target Embedding<30000>I

Student

Source Embedding–自然言語処理（Natural Language Processing）–人工知能（Artificial Intelligence）–3

Output

私は学生ですama

Previously generated word

New word5–4予ビ

情報の分類と組織化

LATCH: ５つの整理棚(Richard Saul Wurman)• 「分類は知のはじまり」

1. Location（場所）• 物事を体系化→全体を把握

2. Alphabet（アルファベット、50音順）• 分類 (classification)

3. Time（時間）• 分類法・学 (taxonomy)

4. Category（カテゴリ）• 類似性 (similarity)

5. Hierarchy（序列）
–5

予ビ

–6

予ビ

分類の演習
なす、新聞、ほうき、キカイダ―、にわとり、分類の演習

リンゴ、学生、いす、トマト、コンピュータ、ピラニア、テレビ、掃除機、くじら

–7

–8

予ビ

ウィトゲンシュタイン（1989‐1951）
家族的類似性

視点･観点

ゲーム
チェス

トランプ

分類は、視点･観点によって異なる

座ってやる
卓球

ゴルフ
ボールを使う

１対１

多人数可

–10

言葉、文化との関係–15

オーバーゾーニング• 言葉⇔概念• 百貨店の売り場– 山 ： 高くもりあがった地形– 平野 ： たいらに広がった地形–丘 ： ？

– 地下：食品、１階：化粧品、２階：洋服３階：スポーツ用品、…

• オーバーゾーニング• 文化– スキーの売り場：スキー用品、ツアー予約、チェーン、道路地図、健康飲料、…

– ドイツではトマトは果物– 日本での魚の細かい名前–16–17予ビ

予ビ

動植物の分類• アリストテレスの動物分類– 血液の有無、生殖のタイプ、足の数– 人為分類

動植物の分類• １７世紀 航海技術の進歩、珍しい動植物• リンネ（分類学の父）の動植物分類– 階層的カテゴリ– 名前を属名と種名で表す–18–19

リンネ博物館（Uppsala, Sweden）

予ビ

階層的カテゴリ
界門
網目科属種

動物界
脊髄動物門
哺乳網
食肉目
イヌ科
イヌ属
イヌ種
–20–21

人為分類 vs. 類型分類

• アダンソンの植物分類– 多くの形質を考慮し、多くを共有するものをグループ化– 類型分類• 人為分類 ： 少数の形質を人為的に選択• ラマルクの動物分類– 動物の進化の系統を再現する分類– 系統分類– ダーウィンの「種の起源」後、盛んに研究• 類型分類 ： 多くの形質の共有を調べる（アダンソンの植物分類 → 数量分類学）• 化石などでわかることは小数• 形態学的、発生学的、細胞学的形質による類型分類–22–23

数量分類学

特徴ベクトル• 特徴ベクトル（属性の束）で個体を表現
属性• 個体間の類似度＝特徴ベクトルの類似度– 一致係数、ユークリッド距離、角度個体• クラスタ分析– 類似度の高いものをまとめる

–24

AB
C
D
E

f1
0
10
10f2
10
101

f30
1010f401101f51
1001f61001
1–25

類似度（一致係数）

B
1/6
1

C
3/6
2/6
1

D
2/6
3/6
1/6
1

E
5/6
2/6
4/6
1/6
12/6

樹形図

AB
CDEA
1

クラスター分析

3/6
4/65/6Ａ Ｅ Ｃ

ＢＤ–26–27

予ビ

図書館の歴史• 古代– アレキサンドリア図書館、蔵書目録

• 中世

図書の分類

– 修道院や教会の図書館– 数百から２０００冊程度• ルネッサンス以降– 大学、学問分野、主題による分類–28–29

図書館の歴史図書の分類• １８世紀• 書架分類

– 教育、中産階級– 会員制図書館、貸本屋– 図書館の棚のどこに何をおくか• 書誌分類• １９世紀～– 書誌情報（タイトル、著者名、主題等）の分類– 主題の分類を設定– そこへ各図書を対応付ける– 公共図書館– 十進分類法、コロン分類法

–30

–31

予ビ

十進分類法（デューイ、国際、日本）
０００ 総記
１００ 哲学と心理学
２００ 宗教３００ 社会科学
４００ 言語
５００ 自然科学と数学
６００ 技術（応用科学）
７００ 芸術８００ 文学と修辞学
９００ 地理学と歴史

７００ 芸術７１０ 生活、造園
７２０ 建築学
７３０ 造形美術、彫刻
７４０ 絵画、装飾美術
７５０ 画法、絵７６０ 工芸美術、印刷、版画
７７０ 写真術、写真
７８０ 音楽７９０ 娯楽、演芸–32

コロン分類法４０ほどの主題を設定
ｚ 総記
１ 知識
２ 図書館学３ 図書学
４ ジャーナリズム
Ａ 自然科学ＡＺ 数理科学
Ｂ 数学

ＢＺＣＤＥ
ＦＧ
Ｈ
…

物理的科学
物理学
工学
化学
技術
生物学
地学
...

–33

コロン分類法（ファセット）• 医学– 器官 ： 眼、胃、血液、骨、…
– 分科 ： 解剖学、生理学、疾病、衛生、…

• 絵画

ことばの分類– 様式 ： 日本画、西洋画、宗教画、…
– 素材 ： 人物、風景、静物、…
– 材料 ： 紙、木、ガラス、…
– 技法 ： 構図、色彩、水彩、油絵、…

–34

–35

シソーラス

WordNetmotor vehicle, automotive vehicle(a self‐propelled wheeled vehicle
that does not run on rails)• 語の上位下位、同義関係などを体系的に整理したもの– Roget’s Thesaurus (1852)• 一般用語については同義関係が中心、単語の選択の手
助けhypernymcar, auto, automobile, machine,motorcar (a motor vehicle withfour wheels)

e.g. 種々の類語辞典
分類語彙表（国立国語研）
NTT日本語語彙大系
日本語使いさばき辞典
WordNetLongman Language Activatormeronym automobile engine (theengine that propels anautomobile)

hyponymambulance (a vehicle
that takes people toand from hospitals)–36bus, jalopy, heap(a car that is oldand unreliable)

car door (the door of a car)...

cab, hack, taxi, taxicab (a car driven by aperson whose job is to take passengers where
they want to go in exchange for money)

–37

...

予ビ

専門用語のシソーラス• 分野の学問体系を明らかにする（専門用語集＋α）• 文献検索での統制言語

情報検索– 等価関係（優先語、非優先語）– 階層関係（上位語、下位語）– 連想関係

e.g. JSTシソーラス（4万語）
–38

–39

予ビ

情報検索（文書検索）

インターネット• 広義：複数のコンピュータネットワークの相互接続• 狭義：国際的に広く相互接続されたもの（The Internet）• 歴史：

テキストの特徴ベクトル表現→類似度計算– 図書検索– 新聞記事検索

1969年 アメリカの国防総省によるARPANET
1984年 日本の学術組織の研究用ネットワークＪＵＮＥＴ
1991年 欧州素粒子物理学研究所のティム・バーナーズ=リーがWorld Wide Webプロジェクトを発表– 電子メール検索– Webページ検索– 社内文書検索• 特定の集中した責任主体はなく，接続している組織が各ネットワークを管理
–40

–41

ウェブ（World Wide Web, WWW）
• インターネット上で提供されるハイパーテキストシス
テム• 文書はHTML（ハイパーテキスト記述言語）で記述，別文書への参照（リンク）を埋め込むことでインター
ネット上の文書の相互参照を可能とする• ウェブディレクトリ：1994年 Yahoo!
• 検索エンジン
1994年 WebCrawler, Infoseek, Lycos
1995年 AltaVista, Excite （日本：Yahho, ODiN, 千里眼）
1998年 Google

By Chris 73 / Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=17754–42

検索エンジン＝クローラー＋全文検索• ハイパーリンクをたどってHTML文書を収集し，巨大な索引を作成し，全文検索をおこ
なうWorld Wide Web

クローラー ＨＴＭＬ
テキスト
索引作成

全文検索 索引
利用者

サーチエンジン–44–43

転置インデックス（索引）
文書１

言語、言語、コンピュータ、問題、問題

文書２

コンピュータ、問題、問題、情報

文書３

言語、問題、問題、問題、情報、情報

文書４

問題、情報言語

文書１、文書３

コンピュータ

文書１、文書２

問題

文書１、文書２、文書３、文書４

情報

文書２、文書３、文書４–45

語の重要度（TF.IDF）

語の重要度（TF.IDF）

語の頻度（Term Frequency）
TF

文書１

文書２

文書３

文書４

IDF

TF.IDF

文書１

文書２

文書３

文書４

言語

20102

言語

4020コンピュータ

11002

コンピュータ

2200問題

223

11問題

223

1

情報

0

1

2

1

1.3

情報

0

1.3

2.6

1.3

全文書数 / 語の出現する文書数（Inverse Document Frequency）–46–47

特徴ベクトル語の重要度（TF.IDF）
言語 問題

検索

属性個体AB
C
D
E

f1
0
10
10f2
10101f301010f40
1101f511001f6
10011–48

TF.IDF

文書１

文書２

文書３

文書４

言語

4020

コンピュータ

2200問題

223

1

情報0

1.3

2.6

1.3

6(2)

5(1)
–49

PageRank

語×文書の行列• 「多くの良質なWebページから参照されているWebページは良質である」
１００R(v)R(u )  v u  v

R  cAR＋５０

５４＋５０
１２＋４５０TF.IDF

文書１

文書２

文書３

文書４

言語

4020

コンピュータ

2200問題

223

1

情報

0

1.3

2.6

1.3＋４＋４–50

–51

分布類似度

情報推薦

• 意味が似た語は似たコンテキストで出現[Firth57](4×0.9+5×0.7)/2=3.6• 語×文書行列で各語の行ベクトルを語の意味表現と考える→語の類似度計算が可能• この考え方をNNで実現したものがWord2Vec

–52

ユーザ A

商品１商品２商品３商品４51?

2ユーザAとの類似度

413－0.9

ユーザ B
ユーザ C

251ユーザ D

52420.9

ユーザ E

5530.7－0.3–53

フォークソノミー (folksonomy)

ま と め• folks（民衆）＋taxonomy（分類法）• ユーザによるウェブ上の情報へのタグ付け（分類）• 共同作業による分類．タグの検索やタグを付けた人，その人がつけた他のタグを調べることができる．
例） はてなブックマーク（ソーシャルブックマーク），Flickr（写真共有サイト），ニコニコ動画（動画共有サイト）• LATCH: ５つの整理棚– Location, Alphabet, Time, Category, Hierarchy• 人為分類 vs. 類型分類（類似性）– 動植物分類– 図書の分類法– ことばの分類– 情報検索、情報推薦–54

5/15, 22：演習
5/15（火）• 場
所：学術情報メディアセンター南館３０３• 演習課題：図書をNDC（日本十進分類法）に基づいて分類する
KULINEの分類検索機能を用いて資料を探す
図書分類法とフォークソノミーを比較する

5/22（火）• 場
所：附属図書館１階 ラーニングコモンズ• 演習課題：NDLC（国立国会図書館分類表）を用いて資料を探す（ブラウジング）NDCとNDLCの分類体系を比較する
資料探索に分類を用いる意義を考察する• 準
備：予習ビデオ・事前課題
–56

–55

大学図書館の活用と情報探索
第6回「情報の組織化と検索：理論と実際」（分類演習１）
2018年5月15日（火） 4限
学術情報メディアセンター南館303

1

はじめに
14：45-15：10 分類を活用した資料探索について
15：10-15：30 演習【課題A】
15：30-15：40 フォークソノミーの活用について
15：40-16：05 演習【課題B】16：05-16：15 次回の連絡、課題提出について
2

課題Ａ
分類を活用した資料探索

3

分類とは？（講義の復習）
 分類する視点・観点によって異なる例）書店では
ジャンル：スポーツ、園芸、語学、小説・・・
サイズ：文庫・新書コーナー
時間：新刊コーナー


図書館の本は分類ごとに並べられている。
日本十進分類法（NDC）がよく使われている。
＊NDC・・・Nippon Decimal Classification4図書館における分類・デューイ十進分類法（DDC)・国際十進分類法（UDC)・コロン分類法
・米国議会図書館分類（LCC）
・日本十進分類法（NDC）
・国立国会図書館分類法（NDLC)など
5

京都大学では図書館・室ごとに様々な分類法が使われている
附属図書館
吉田南総合図書館

国立国会図書館分類法（NDLC）
日本十進分類法（NDC）

文学研究科図書館

独自に定めた分類など

それぞれの分類法は、各図書館内の掲示やHPで確認できる
6

日本十進分類法（NDC）
0 総記
1 哲学2 歴史
3 社会科学
4 自然科学

5 技術
6 産業
7 芸術
8 言語
9 文学
7

日本十進分類法（NDC）
第1次区分

第2次区分

0 総記
1 哲学・宗教
2 歴史
3 社会科学
4 自然科学
5 技術
6 産業
7 芸術
8 言語
9 文学

40 自然科学
41 数学
42 物理学
43 化学
44 天文学、宇宙科学
45 地球科学、地学
46 生物科学、一般生
物学
47 植物学48 動物学49 医学、薬学

第3次区分

410 数学411 代数学
412 数論[整数学]413 解析学
： ：３次区分の中で、小数点をつけてさらに細かく分類することもある。
411.3 線形代数学
411.35 行列

8資料探索における分類の活用
資料探索の手がかり 書名、著者名
 主題 （～について書かれた資料はないか）
レポート作成、卒業論文の執筆⇒網羅的に資料を収集する必要がある
様々な方法を活用することが大切
分類は主題をもとに資料を探す際に有効9資料探索における分類の活用
 同じ主題のものが集中する
 体系的で階層性があり、関連する資料を探しやすい 書名などにキーワードが含まれていないものも探すことができる
 1冊が複数の主題を持つこともある
 新しいテーマ・分野への対応が難しい⇒複数の分類からアプローチするなど工夫が必要
10

分類による資料探索のアプローチ

ブラウジング （書架を眺める）
主題から目的の分類の見当をつけて、直接書棚を見に行く資料探索方法

KULINEの分類検索を使う

11

KULINEの分類検索を使う

分類検索

12

日本十進分類法（NDC）9版を選択第１階層が展開

13

第１階層
第２階層
第３階層

クリックして展開させていくと、選択したグループの下位のグループが表示される
14

検索結果一覧

前画面で選択した分類番号検索結果が表示される

15

書誌詳細画面

NDC9：121.6 →NDC9版の121 （哲学＞東洋思想＞日本思想）に分類されている
16

 リンクをクリックすると、その分類番号の本を検索する= 同分野の他の本を検索できる
17

詳細検索
分類番号をキーワードや年代を組み合わせて検索できる

選択画面から分類を選択し、クリックして分類番号確定
18

分類活用のポイント
 体系的に整理されている→ 関連するものの発見、新たな気付き
 KULINE上のすべての本の目録に分類番号が付与されているわけではない→ 資料探索には多面的な検索が必要
分類検索はそのひとつ

19

課題A次の３つのテーマから1つを選択し、課題に答えてください。
12
3

京都の祭りと文化難民の保護と政策
アメリカの政治と経済

20

A-1
選択したテーマに関連するキーワードを２つ挙げてください。キーワードのどちらか、または両方を使ってKULINEの詳細検索画面から検索し、それらをタイトルに含む図書を１冊選び、書名とNDC（日本十進分類法）の分類番号を答えてください。
NDC分類番号は9版の分類番号を回答すること。9版の記述がなければ8版の分類番号を記入してください。
21

A-2
KULINEのNDC分類表をもとに、選択したテーマについて資料探索する際に有効と思われるNDC分類番号3桁を考えられる限り複数挙げてください。

分類番号は、KULINEの分類検索の表で確認できます22

A-3
A‐2.で挙げたNDC分類番号3桁を用いてKULINEで分類検索を行い、書名にA‐1.で挙げたキーワードを含まないが、各テーマについて調べるのに役立つと思う図書を1冊選んでください。
検索結果が多ければ、絞り込み検索を用いて件名（主題）などで絞り込んでみてください

A-4
分類検索によって資料を探すことの利点と欠点を述べてください。
23

絞り込み検索 出版年や件名、言語で絞り込むことができる 件名＝主題
24

解答方法
 授業ページから解答用紙（ワードファイル）をダウンロードして、デスクトップなどに保存し、解答を入力してください。
 課題Aと課題Bは同じファイルで作成・提出すること。
 提出はPandAから。提出方法は授業の最後に説明します。
 締切: 【厳守】2018/5/21（月） 17：00＊授業後に質問があればensyu660@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp までお問い合わせください

25

課題B
フォークソノミーの活用

26

カテゴリ検索・ウェブサイトをカテゴリ別に分類したもの
・サービス提供側がカテゴリを作成して分類する
上位階層にあるカテゴリ名をクリックすると、階層構造例）ｇooカテゴリー検索
https://category.goo.ne.jp/

下位階層にあるカテゴリが表示される

27

フォークソノミー(folksonomy)
 folks(人々)+ taxonomy(分類) 利用者自らがウェブ上の情報に自由にタグ（目印となるキーワード）を付与し、利用者間で共有⇒共同作業による分類
28

フォークソノミーの例
附属図書館

吉田南総合図書館

 twitter29

フォークソノミーの例
 Instagram30

フォークソノミーの例
 YouTube（動画） Mendeley（文献） はてなブックマーク（webサイト）
 etc…

31

タグ検索の注意点
 語彙が統制されない（されにくい）

例 ： 京大・京都大学
いぬ・イヌ・犬※大手検索エンジンは自動で近いものを検索してくれるが、通常は表記が違うと検索できない

32

KULINEのタグ機能について33

タグ検索（詳細検索画面）

34

課題B
B-1


京都大学ホームページ『探検！京都大学』に、閲覧者が増加するようなタグを考えてください。 検索しやすさや、内容の表現方法を工夫して、思いつく限り複数書き出してください。
http://www.kyoto-u.ac.jp/explore/

B-2


近くの２～３人でグループを作り、書き出したタグを持ち寄って、タグの傾向や選んだ理由、工夫点等についてまとめてください。

B-3


フォークソノミーの特徴・利点・欠点について、図書分類法やカテゴリ検索のような、既存の分類体系に基づく情報検索と比較して考察してください。
35

探検！京都大学
http://www.kyoto-u.ac.jp/explore/

36

解答方法
 課題Aと同じ解答用紙（授業ページからダウンロードしたもの）に入力し、PandAで提出。

 ファイル名：「学部学年_氏名」
 締切: 【厳守】とすること。

2018/5/21（月） 17：00＊授業後に質問があれば ensyu660@mail2.adm.kyoto-u.ac.jpまでお問い合わせください

37

提出方法

ＰａｎｄＡ 「大学図書館の活用と情報探索」 ＞ 「課題」

① 【第6回】「情報の組織化と検索：理論と実際」
課題（5/21〆切） をクリック

①38

提出方法

② 解答用紙のワードファイルをアップロード③ 提出ボタンをクリッ
ク※押し忘れに注意②③

39

次回（5/22）の授業に関する連絡 集合場所：附属図書館

ラーニングコモンズ

次回演習は附属図書館で行います。集合場所に直接集合してください。
 遅刻・欠席がわかっている場合は、当日14時までにensyu660@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp までご連絡ください

課題Aで選択したテーマをもとに、附属図書館で演習を行います。授業の最後に提出です。

40

事前課題
1. 来週の授業の予習ビデオを視聴する

予習ビデオ「国立国会図書館分類表（NDLC）について」
アクセスは、ＰａｎｄＡの授業ページ、または授業ホームページ＞第７回（演習２）のページから

2. 【課題C-1】に解答する【課題C-1】の解答用紙は、来週の授業で使います。
忘れずに持参してください。
41

補足：NDLC分類表の見方
1.

授業ページ（第７回の課題のページ）のリンクから、国立国会図書館の分類表のwebページへアクセスする

2.

大まかな分類を確認して、それぞれの細分類のPDFを開く3.

分類番号（アルファベット+数字）を確認

例）「代数学」に関する分
類番号を調べる場合
M～S（科学技術）をクリックしてPDFファイルを開く

PDFファイルで細分類を確認し、分類したい項目を探す。
「代数学」の場合、「MA61」が分類番号となる。

42
https://www.ndl.go.jp/jp/data/catstandards/classification_subject/ndlc.html

•

本日は、グループワークを行います。
前回（5/15）選んだ「テーマ」ごとに、テーブルに分かれて座ってください。
(1) 京都の祭りと文化(2) 難民の保護と政策(3) アメリカの政治と経済•

前回欠席してわからない方は、まわりの補助者にお尋ねください。

大学図書館の活用と情報探索
第7回「情報の組織化と検索：理論と実際」（分類演習２）
2018年5月22日（火） 4限
附属図書館 ラーニング・コモンズ

1

事前課題 【確認】前回の授業の最後にお伝えした内容です1. 来週の授業の予習ビデオを視聴する


予習ビデオ「国立国会図書館分類表（NDLC）について」
アクセスは、ＰａｎｄＡの授業ページ、または授業ホームページ＞第７回（演習２）のページから2. 【課題C-1】に解答する【課題C-1】の解答用紙は、来週の授業で使います。
忘れずに持参してください。
2

本日のスケジュール
14:45-14:55 (10分)[解 説] 国立国会図書館分類法(NDLC) について

2階 図書フロア(書架) へ 自由に移動OK

14:55-15:15 (20分)
15:15-15:35 (20分)[グループワーク] 【課題C-2】[グループワーク] 【課題C-3】+発表準備

15:35-15:55 (20分)
15:55-16:00 ( 5分)
16:00-16:10 (10分)

[発 表]
[講 評]
[個人ワーク]

16:15

解答用紙提出各グループから先生から【課題C-4】【アンケート】
3エヌ・ディー・エル・シー

国立国会図書館分類法（NDLC）とは
 National Diet Library Classification

国立国会図書館（NDL）が作成した分類法。
 アルファベットと数字の組み合わせで表す。
例）

代数学 ： MA（数学）＋61（代数学） → 「MA61」
 京大では、附属図書館がNDLCを採用している。
4

NDLC分類表

大細https://www.ndl.go.jp/jp/data/catstandards/classification_subject/ndlc.html

5

分類を活用した資料探索方法
 KULINE

キーワードによる検索だけでなく分類検索も可能。
その本が扱うテーマから、目的の本が絞り込める。

 ブラウジング

分類であたりをつけて、書架をながめて本を探す。
思い浮かばなかった本に出会うことも。
6

【課題C】
 グループワーク 【課題C-2、課題C-3】
 【課題A】（前回の授業）で選択したテーマごとに 3～4名でグループを作る。
 解答用紙をグループで1枚記入し、授業の最後に提出。
 個人ワーク 【課題C-4】
 グループワーク・発表をふまえて自身の意見をまとめる。
 解答用紙を授業の最後に提出。

7

【課題C】 ＞ グループワークの内容
 【課題C-2】 14:55-15:15 （20分）【事前課題C-1】で挙げたNDLC分類番号の中で特に有効と思われるものをいくつか選び、2階書架で分類番号の棚をブラウジングし、役立ちそうな図書を3冊選んでください。
 【課題C-3】 15:15-15:35 （20分）

NDLC（国立国会図書館分類法）とNDC（日本十進分類法）を見比べて、選択したテーマにおけるそれぞれの分類体系の特徴等を比較してまとめてください。
（ポイント）
 テーマの分類番号の前後やその周辺にはどのようなものが分類されているか
 分類全体を見て、選択したテーマ（分野）はどう位置づけられているか8 テーマ（分野）の探しやすさ

附属図書館 2階
ヒント：難民に関する資料は、人権
図書コーナーにもあります9

本日のスケジュール
14:45-14:55 (10分)[解 説] 国立国会図書館分類法(NDLC) について

2階 図書フロア(書架) へ 自由に移動OK

14:55-15:15 (20分)
15:15-15:35 (20分)[グループワーク] 【課題C-2】[グループワーク] 【課題C-3】+発表準備

15:35-15:55 (20分)
15:55-16:00 ( 5分)
16:00-16:10 (10分)

[発 表]
[講 評]
[個人ワーク]

16:15

解答用紙提出各グループから先生から【課題C-4】【アンケート】
10

各グループから発表（15：35-15：55）
 各グループから 【課題C-3】でまとめた意見を発表していただきます

1グループにつき 3分程度
 発表者 ： 1人でも複数人でも可 ホワイトボード使用可 発表時間： 15:35までの課題解答時間のなかで、発表準備も行うこと。

11

グループ分け
 前回の授業で選んだテーマごとに分かれます

京都の祭りと文化｜難民の保護と政策｜アメリカの政治と経済
 テーマ別に3～4人でグループを作り、問題用紙・解答用紙・分類表のセットを1グループにつき1セット受け取ってください。
 役割分担を決めてください

例：タイムキーパー、発表者、解答記入係
12

発表（15：35-15：55）
 【課題C-3】


NDLC(国立国会図書館分類法)とNDC（日本十進分類法）を見比べて、選択したテーマにおけるそれぞれの分類体系の特徴等を比較してまとめてください。

ポイント テーマの分類番号の前後やその周辺にはどのようなものが分類されているか
 分類全体を見て、選択したテーマ（分野）はどう位置づけられているか テーマ（分野）の探しやすさ13

【課題C-4】解答・アンケート（～16：10）
 【課題C-4】は個人で取り組んでください。

 解答用紙は最後に必ず提出してください。

 【事前課題C-1】と【アンケート】も後方の机で回収します。
 問題用紙と分類表は回収しません。
14

次回（第8回）の授業に関する連絡 日にち:5月29日（火） 場

所： メディアセンター南館303

 内

容： インターネット検索の落とし穴とデータベースの活用方法

予習ビデオを視聴してきてください。（授業の最初に小テストを行います。）
アクセスは、ＰａｎｄＡの授業ページ、または授業ホームページ＞第8回（講義）のページから15