東海地区

教育システム情報学会 2015年度学生研究発表会

連想記憶 CNN を用いた E-learning システムの構築に関する研究

Studies on Constructing E-learning System with Associative
Cellular Neural Network三木啓至 †Hiroyuki MIKI†

平川智惠 †難波

Tomoe HIRAKAWA†
山梨英和大学人間文化学部

道弘 †Michihiro NAMBA††

Faculty of Humanitites, Yamanashi Eiwa College†
E-mail:namba@yamanashi-eiwa.ac.jp
あらまし：学習者の理解度を推定し，適切なフィードバックを行うことは ITS を構築するうえで重要な要素である．学習者情報には種々のあいまい情報が含まれているため，本研究ではそのデータ分類に有効とされる連想記憶セルラニューラルネット
ワーク (CNN) を用いる．システムを設計・構築したうえで，E-testing における学習者情報（正誤，マウスの移動距離，解答時間，主観的確信度）に基づく CNN による理解状態の推定実験を行い，その有用性を確認する．
キーワード：E-learning，理解度診断，移動距離，主観的確信度，3 値出力セルラニューラルネットワーク

1.

まえがき
教師不在型 E-learning システムでは，学習者の理解状態をシステムが適切に診断し，フィードバックを行うことが重要となる．学習者の理解状態は多様であり，例えば理解できていないという場合であっても，その要因を含めて診断すれば，異なるフィードバックが必要となる．そこで本研究では先行研究 [1] に加え，さらに学習者特性が現れる指標として主観的確信度とマウスの移動距離をとり入れる．また有用性を確認するための実験もあわせて行った．
図 1: 理解度推定部

2.

連想記憶 T-CNN

CNN はセルと呼ばれる単純なアナログ回路をマトリクス状に配置したものである．各セルは近傍セルとの答セル：離散値），解答時間を表すセル（時間セル：連み結合しており，自身の内部状態は近傍セルの影響を続値）および主観的確信度（確信度セル：離散値）の 4受けながら微分方程式系で変化する．CNN では，記憶種類のセルをそれぞれ 1 つずつ用意する．このセルのパターンはダイナミクスの漸近安定平衡点（以下，平組を問題数分用意し，CNN を構成する．学習者の解答衡点と記す）に対応している．各セルの状態は近傍セルの状態に影響を受けながら微分方程式系で変化し，システムの平衡点に収束する．すなわち，記憶パターンの自己想起機能を有している．

続値），マウスの移動距離を表すセル（マウスセル：連結果パターンを作る際には，すべての値を −1 から +1の間に変換しておく．
次に学習者の理解度状態に対応する記憶パターンを作る．本研究では事前知識や類型化ルールも参考にし，それぞれ数種類の状態を持つ「正答セル」（2 種類），「時3.

間セル」（3 種類），「マウスセル」（3 種類）および「確理解度推定のための連想記憶 CNN の設計信度セル」（3 種類）の組合せのうち，有効な 21 個の図 1 に，構築するシステムの中の，E-learning 連想
記憶 CNN による理解度推定部を示す．

記憶パターンを設定した．これらのパターンは表 1 に示す有効な 5 種類の理解状態と対応している．

はじめに，解答結果パターンを連想記憶 CNN で表学習者の解答結果パターンを初期入力としてあらか現するための手法について述べる．はじめに，問題 1

じめ記銘したパターンを持つ連想記憶 CNN に与える問に対する情報を表現するため，正誤を表すセル（正と，ダイナミクスにより記銘したいずれかのパターン

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ラベル

表 1: 理解度状況
理解度

表 2: 診断結果

A

B

C

D

E

All

A

十分に理解できている

B

おおむね理解できている

所属数

1815

147

1375

C

ある程度理解できている

正答率

77.2

76.0

65.0

48.6

33.8

57.2

D

理解できているか疑わしい

マウス

443.5

686.0

722.3

701.8

797.0

699.5

E

理解できているとは言えない

時間

8.81

14.05

16.83

13.56

13.17

13.78

確信度

8.36.6

5.1

6.3

4.1

5.8に想起することとなる（いずれのパターンにも想起しない場合もある）．想起パターンに対応している状態

時間をかけてマウスを動かしていることがわかるため，がその学習者の理解状態であると CNN が判断したと問題に対して悩んだ可能性がある．

いうことになる．

D：正答率以外の指標はラベル B の値に酷似している．正答率は全体平均よりも低い値を出している．Bと似た出力をしているが正答率が低いため，内容を間4.

実験違えて理解している可能性がある．

4.1

方法

E：正答率は全体平均のおよそ半分の値となっている．移動距離の値は 5 つのラベルの中で最も多い．しかし，解答時間は平均時間と比べてあまり変わらない

有用性を確認するため，Web テスト形式による実験を行った．内容は英語の四肢択一，問題数は全 30 問，ため，悩んだが決めきれなかった可能性がある．

内訳は 3 段階のレベルの問題各 10 問ずつとする．学習者は大学生 25 名である．問題を解答してもらうことにより，被験者から正誤，マウスの移動距離 (px)，解答時間 (s)，主観的確信度のデータの収集を行う．合計で75 個の学習者パターンが得られる．

むすび

5.

本研究では，学習者特性が現れる指標として主観的確信度とマウスの移動距離を取り入れ，理解度診断に有用であるかを確認した．

4.2

今回の実験により，従来の指標に加え，より詳細な実験結果と考察解答情報を取得することができたため，理解度診断に診断実験の結果を表 2 に示す．理解度 A〜E にそれ有用であることが示唆された．また，記憶パターンのぞれ診断された学習者データから，各ラベルの個数，各改良を行うことで診断率を向上させるとともに，診断指標の平均値を求めたものである．表中の単位は括弧

結果の妥当性を評価する手法についての検討が今後の内のものである．記憶パターンのいずれかを出力した課題である．

割合（診断率）は 89.3%であった．
次に表 2 の結果をもとに診断結果の妥当性について検討した．

参考文献

A：正答率，主観的確信度共に 5 つのラベルの中で最も高いことが分かる．全体平均と比べ，移動距離は少なく，解答時間も短いことから高い理解を有してい[1]

難波道弘， “ 3 値出力 CNN を用いた理解度診断システムの評価，”日本教育工学会論文誌，Vol.35,Suppl.,pp.133-136,2011.

ると推測できる．

B：移動距離，解答時間，主観的確信度の値は全体平均に近い値となっているが，正答率は A と同様の値を出力をしている点からおおむね理解していると考えられる．

謝辞
本研究の一部は科研費（課題番号：25750091）の補助を受けて行われた．

C：正答率は全体平均を上回っているが，その他の指標では悪い値を出している．正解率は比較的高いが，48