県内大学シラバスリポジトリを用いた関連授業検索システムの開発
2004MT045 北折 佑介 2004MT112 梅田 修
指導教員 河野 浩之

1. はじめに

Plone 1.0

各大学でシラバスシステムの構築が進むにつれ，リポジトリの構築や大学間のシラバスの内容やメタデータの比較を行う研究がされている．しかしこれらの研究を利用した実用的なシラバスシステムの機能はあまり実装されていない．
本研究では愛知県単位互換事業にこれらの研究を応用し，南山大学瀬戸キャンパスの授業と類似している互換事
業提携大学で受講可能な授業を表示する 「他大学関連検索機能」 を CMS 上に実装する．そのために，シラバスに記述されている授業名と授業内容を用いクラス分類を行う．最後に，分類結果を関連検索機能として実験的に CEAS*1 に実装する．

2. 教育用 CMS の選択と WEKA
2.1. シラバスに関する先行研究[1][2]
シラバスに関連した先行研究は，主に以下の 3 つについて行われている．
① リポジトリの構築② メタデータの統一③ 文章内容比較
その中で，Manas Tungare ら[2]はオープンソースのCMS である Moodle を用いてシラバス作成機能を追加．教員がシラバスを作成するときに，授業内容に関連性のある他大学のシラバスを参照可能にし，教員をサポートする機能を提案している．この研究では，教員と生徒に類似した講義を提案できることを目標としており，リポジトリ拡大のためにシラバスの自動収集が行われている．
2.2. 教育用 CMS の比較
我々は多数にある CMS の中から用途，目的に合ったCMS を選択する必要がある．そこで我々は先行研究でも挙げられていた CMS も含め，計 6 つの CMS のライセンスと特徴の比較を表 1 で記す．
表 1 CMS 比較表[3]

CEAS

ライセンス

特徴制限有

シラバス作成の容易さ，レイアウトワークフロー，権限設定等細かな設定が出来るがアプリ，プログラム，DB 言語が特別で必要知識が多い

exCampus

制限有

Site@school

GPL

海外で幼稚園の学習にも利用出来るほど単純で判りやすい

2.4.10Sakai 2.4.1

ストリーミングサーバを準備すれば動画配信が可能

2.0.0

ECL

PDA 等の携帯電話端末表示対応

ver.1.0

機能

我々はCMSを比較した結果，シラバスリポジトリ作成による関連検索機能が実装できるだけではなく，シラバスの作成，編集が簡単であり，レイアウトが綺麗で分かりやすくサ
イト全体の管理もしやすい CEAS を選択する事にした．な
お，CEAS のライセンスは限定的な条件下での使用を許可するものであり，再配布や商用目的での利用は一切許可をしていない．

3. シラバスシステムの構築
3.1. リポジトリの構築
シラバスのクラス分類を行う際に，まず関連させたい大学のシラバス（実験データ）を集める必要がある．シラバスの収集後，クラス分類のプログラムに用いるためファイル形式を txt 形式の文章ファイルに統一を行う．
3.2. クラス分類の全体の流れ
クラス分類までの全体の流れが下図 1 である．

が綺麗で分かりやすい

2.2.0
Moodle 1.9

GPLGPL

世界的ユーザの多さ，サポート，

図 1 分類までの流れ

拡張の充実度が他 LMS と比べ格段に高い*1

CEAS Community Page，http://ceascom.iecs.kansai-u.ac.jp/

初めに，実験データのクラス分類の基準となる教師データのクラス分類を行う．次に，シラバスの授業名を用いた比較を行う「授業名比較分類法」でクラス分類する．そして，「授業名比較分類法」で分類できなかったものは，授業内容で分類する「TF-IDF を用いた授業内容比較分類法」を用いて分類をしていく．
全てのシラバスを授業内容だけで分類しない理由は，大学ごとのシラバスの形態が様々であり，授業内容を機械で分類をすると必要な情報が記載されていないシラバスや，様々な単語が文書内で出現するシラバスを正確に振り分ける事が非常に困難になる為である．

WEKA（ver.3.4.11）*4 による決定木アルゴリズム J48 を用いて教師あり分類する．WEKA は，Waikato 大学が中心となって開発しているツールである．

wi , jtf i , j log

N
df i

w：TF - IDFの値
i：目的単語j：文書

tf：対象ドキュメント内の目的単語の出現数
N：比較する全ドキュメント数
df：目的単語が出現したド キュメントの総数

3.3. 教師データのクラス決定
他大学のクラス分類を行うために教師データとなるシラバスのクラス分類をしなくてはならない．クラス分類の方法
は，各大学で決められている学科や学部を参考に分類を行っていく．教師データのクラス決定は後のクラス分類のルールにも影響を及ぼす為，ある程度結果を想定した上での決定が望ましい．その為，どのクラスにも属さないシラバスは 「その他」 クラスと定め，参照の対象としないようにする措置が必要である．
3.4. 授業名比較分類法
シラバスのクラス分類は，初めに各シラバスの授業名を用いた 「授業名比較分類法」 を用いて行う．この方法は，シラバスの授業名には一番重要な単語が記述されており，文章内容よりも明確にクラスが判別できることに注目したものである．
まず初めに，形態素解析ツール茶筌（ver.2.1）*2 で授業名から名詞のみを抽出する．実験データからは各授業名の単語を抜き出し，あらかじめクラス分類されている教師データからはクラスごとに比較単語リストを生成する．そして比較単語リストと実験データから抽出した単語を比較し，実験データにクラスを割り当てる．
3.5. TF-IDF を用いた授業内容比較分類法「授業名比較分類法」 によりクラス分類を行った後，分類できなかったデータを 「TF-IDF を用いた授業内容比較分類法」 により，シラバスの文章を使った分類を行っていく．
本研究では，Perl モジュール 「TermExtract*3」 を用いて専門用語の抽出と文章の重み付けを行う．
まず授業内容で分類を行うために，教師データから重要単語の抽出を行い，重要単語リストを作成する．次に，重要単語リストを用いて教師データと実験データを TF-IDF で重み付けする．TF-IDF とは，一つの文章中で特定の単語の出現率が高く，全文書中でのその単語出現率が低いほど重みが高くなる手法である．TF-IDF は図 2 の式で表すことができる．そして，クラス分類はデータマイニングツール

図 2 TF-IDF

4. 南山と他大学シラバスのクラス分類
4.1. リポジトリの構築
南山大学瀬戸キャンパスと 「愛知学長懇話会・単位互換事業」 で定められている愛知県の四年制大学を対象にシラバスを収集する．それに加え南山大学と連携聴講生制度で提携している豊田工業大学と南山短期大学のシラバスも収集を行う．対象とするのは 2007 年度秋学期のシラバスであるが，南山大学のみ 2007 年度春学期も対象とした．それらの結果，収集対象となった南山大学瀬戸キャンパスの全シラバス 821 個のうち 574 個の収集をした．
単位互換制度に提携している大学中，20０7 年度秋学期に南山大学で受講可能な教科は豊田工業大学 86 個，南山短期大学 12 個，その他の大学 103 個で合計 201 個ある．
多くの大学が数教科の授業しか公開しておらず，最高で愛知県立大学の 17 個が最大であった．そのためツールによる自動収集は効率が悪いと予想されるため，検索エンジンにより手動で収集を行った．その結果，計 185 個の他大学のシラバスを収集する事に成功した．
4.2. 教師データのクラス決定
教師データの作成のために南山大学のシラバス全ての授業にクラスを割り当てていく．最終的にこれらのクラスを他大学のシラバスに割り振ることになる．教師データのクラス割り当てをする為に我々は南山大学瀬戸キャンパスの全授業を 20 のクラスに細分化した．表 2 はそのクラス一覧である．
*2

ChaSen's Wiki，http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/
専門用語自動抽出用 Perl モジュール Term Extract の解説，
http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/termextract.html*4Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning
Software in Java，http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/*3

表 2 分類クラス一覧
プログラミング・ソフ

10

文学・哲学

5

トウェアネットワーク

9

日本語情報その他26

英語

20
138

OR・解析・統計16

外国語その他

46

数学

21

宗教

19

物理・化学・生物

8

心理4

工学

10

教育

27

環境

21

音楽・体育・美術

59

経済

23

その他

18

歴史・社会・文明・国48

図 4 授業内容比較法分類結果

際
法律・倫理・政治

46

合計

574

4.3. 授業名比較分類法による分類
教師データの分類後，南山大学瀬戸キャンパスの教師データを用い，他大学のシラバスをクラス分類する．下図 3
は 「授業名比較プログラム」 の実行結果として作成された「class.csv」 を開いたものである．

4.5. 分類精度の算出
本研究の他大学の分類精度は， 「授業名比較分類法」と 「TF-IDF を用いた授業内容比較法」 二つの分類法それぞれの精度と，二つの手法を合わせた場合の精度の三つを算出する．結果が表 3 である．
表 3 分類精度の精度表
手法

授業名比較分類法
TF-IDF を用いた
授業内容比較分類法
授業名⇒授業内容

対象シラ

正解シラ

バス数バス数度

18510959％

511223％

18512164％

分類精

この結果を見てみると，授業名比較法での精度は 6 割という結果となったが，残りシラバスの授業内容比較法の精度は 2 割ほどしかなかった．これでは南山大学瀬戸キャンパスにない未知の授業が出てきた際の分類法としての精度は不十分であり，総合結果としても実用レベルには至っていない．
図 3 授業名比較法分類結果
Class は 3 つまで出力され，何も出力されなかったものは合致する単語が無かった未分類のシラバスである．分類結果が表示されたものは 134 個で，空欄になっている授業は51 個あった．この中には 「その他」 も含まれており，「その他」 は未分類として空欄で出力されている．
4.4. TF-IDF を用いた授業内容比較分類法による分類「授業名比較分類法」 により分類結果が出力されなかった授業を，第二段階の分類である 「TF-IDF を用いた授業内容比較分類法」 で分類をした．これらは 「授業名比較分類法」 により出力されなかった51個のシラバスを対象とし，図 4 がその結果である．

4.6. TF-IDF を用いた授業内容比較分類法の改善と精度評
価
授業名分類法で結果が出力されなかった 51 個のうち 17個が豊田工業大学のシラバスであった．分類できなかった
豊田工業大学のシラバスのほとんどは， 「物理・化学・生物」 クラスであったが，南山大学にはこれらの教師となるような授業データが圧倒的に不足していた．ゆえに，教師データのシラバスの数がクラスによって不足していることが正確に分類されなかった原因だと考えた．よって，この問題を解決するため，教師データでシラバスの数が不足しているクラスに新たにシラバスを追加した．
追加したシラバスは，名古屋大学 2007 年度シラバスの工学部，物理系授業の 65 個であり，これらを教師データに追加した．そして教師データ変更後の他大学を 「TF-IDFを用いた授業内容比較分類法」 で分類した結果，図 5 のように授業内容で新たに 16 個のシラバスを正しく分類し，精度の向上が見られた．

部分のスクリーンショットである．

図 5 改良後の精度比較グラフ
図 7 関連検索機能実装図

5. 他大学関連検索機能の実装
5.1. CEAS のインストール
我々は CEAS のインストールを図 6 の動作環境で行った．

PC ： PC STATION PT875
プロセッサ ： AMD Athlon 64 X2 4000＋
メモリ ： 1GB
OS ： Linux Fedora 7
図 6 CEAS 動作環境
5.2. 他大学関連検索機の実装
4 章でクラス分類した他大学のシラバスを実際に CEASに登録し関連検索機能を実装する．CEAS で使用されるデータベース (CEASDB) に，新たに南山大学の授業名，クラスが書かれたテーブルと他大学の大学名，授業名，クラス，URL が書かれたテーブルの二つを追加する．
そ の 後 ， ”www/html/System/student_men” 内 に あ るclass_top.phpの333行目に，他大学授業のリンクを表示する
ためのプログラムを追記した．このプログラムは，まず南山のシラバスを開いたとき，そのシラバスの授業名を取得する．
次に，その授業名のクラスを南山のテーブルから読み込む．
読み込んだクラスと他大学のテーブルに登録されたクラスを比較し，同じクラスが他大学の中にあるか探す．そして，一致した項目全てに対し，テーブル内にデータベースから大学名と授業名を読み込み表示し，授業名にはシラバスへのリンクを貼る．
今回は実験として，CEAS 内に他大学のシラバスを登録し，そこへリンクすることにした．
図 7 は実際に CEAS に他大学関連検索機能を実装した

6. まとめ本研究では，他大学関連検索機能の実装をするために，授業名と授業内容の二つを用いて，シラバスの比較と分類の方法を提案した．この結果，教師データと実験データのシラバスの分野傾向や数，そして大学ごとのシラバスの記述の形態によっても精度にばらつきが出る事が分かった．
本研究では教師データに足りないシラバスを補うことでこの問題を解決し，分類の精度を 75％に上げる事に成功した．
本研究の最後に，分類結果を用い実験的に CEAS に他大学関連検索機能を実装した．

参考文献
[1]

[2]

[3]

山田信太郎，伊東栄典，廣川佐千男，“Web 上に公開されたシラバス情報の自動収集，” 九州大学大学院システム情報科学府 九州大学情報基盤センター，
http://rd.cc.kyushu-u.ac.jp/~itou/2002/dicomo2002.pdf ，pp.1-4，2002，（accessed 2007.8）.
Manas Tungare, Xiaoyan Yu, William Cameron,
GuoFang Teng, Manuel A. Perez-Quinones, Lillian
Cassel, Weiguo Fan, Edward A. Fox, “Towards a
Syllabus Repository for Computer Science Courses，”
Virginia Tech and Villanova University ，http://manas.tungare.name/publications/tungare_2007_towards.pdf，pp.1-5，2007，（accessed 2007.8）.
田中裕也，井ノ上憲司，市川尚，鈴木克明，“教育用CMS の比較分析と選択支援サイト OCET の開発，”
教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会 研 究 報 告 集 vol.20-1 ，
http://www2.et.soft.iwate-pu.ac.jp/~g231d019/files/
ocet.pdf，pp. 43-48，2005. （accessed 2007.8）.