日本ソフトウェア科学会第 31 回大会 (2014 年度) 講演論文集

RDF とユーザプロファイルを用いた PBL 向け
情報推薦手法藤原 哲

大場 みち子

山口 琢

奥野 拓

伊藤 恵

今日，情報系大学ではソフトウェア開発 PBL(Project Based Learning) による実践的教育が活発になっている．
PBL の問題として，ソフトウェア開発を経験していない学生がプロジェクト内の役割に応じて各工程でどのようなタスクをこなせばよいかわからない，各タスクに対してどのような成果物を作成すればよいかわからないという点が挙げられる．それに対して，タスク間の関連や成果物間の関連，役割が分かれば適切な学習コンテンツを提示できると考える．そこで，工程やタスク，成果物と役割の関連を示す辞書を RDF(Resource Description Framework) で定義し，辞書と現在のタスクや役割を示すユーザプロファイルを利用して開発の工程と役割に合わせて学習コンテンツを推薦する情報推薦手法を提案する．

In recent years, practical software development exercises called PBL have become actively in graduate
schools of information. However, PBL have problems that students don’t know what to manage to task ateach process, and students don’t know to create what kind of product to each task. For those problems
we think that system can recommend learning contents if system understand the connection between task
and product, role. In this paper, we define a dictionary that indicates the related processes and tasks,
products and role in RDF and propose a recommendation method of the learning content to fit the processof development and role by using the this dictionary and user profile.

1. 前提知識を得るための授業資料が有効に活用さ

1 はじめにれておらず，学生は必要な知識を習得するきっか

今 日 ，情 報 系 大 学 で は ソ フ ト ウェア 開 発

けが分からない．

PBL(Project Based Learning，以下ではソフトウェ

2. 学生が授業資料を基に学習しても，授業資料のア開発を対象とする PBL を単に PBL と記す) が内容だけでは PBL で求められる知識は満たされICT 人材の育成に対して効果を上げている [1]．しかない．

し，PBL を実施する上で，学生が講義形式の授業か

3. 2. で不足する知識を Web や書籍で調べる場合，ら必要な前提知識を学べない場合が多い [2]．授業時

膨大な情報があるため，工程の中で必要な成果物間の制約から学習内容が概要だけで終わってしまい，を作成するための情報や，自分が担う役割に対し基礎的な知識だけでは PBL の活動に対応できないとて受け持つタスクを行うために必要な情報を効いう問題が起きるためである．そのため，学生自身率よく集められない．

が必要な知識を学習することが必要不可欠となるが，次に挙げる課題を抱える学生が多く見られる．

4. 必要な知識を局所的に集めるため，別な知識との関係や依存が分からず，タスクや成果物間の整合性が取れない．

An Information Recommendation Method Using RDF
and User Profile for PBL.
Tetsu Fujiwara, 公立はこだて未来大学大学院, Graduate
School of Future University Hakodate.
Michiko Oba
Taku Yamaguchi
Taku Okuno
Kei Itou, 公立はこだて未来大学, Future University
Hakodate.

以上の課題から，PBL では納期や必要な品質を満たせないことが多い．
本論文では，これらの課題を解決するために，学習の起点として必要な授業資料を推薦し，不足する情報を Web ページから取得するために，授業資料とその内容を説明する情報の関連付けや Web ページを関連に関する見積もりや洗い出しに関しても中央値より付ける手法を提案する．学生に PBL の状況に合わせも低い結果であった．これらの結果から，開発工程内て適切なタイミングで情報を推薦するために，工程のタスクや成果物について，講義資料の中から必要なの関連を定義する手法と現在の工程や成果物の実績，情報を読み出せていないか，講義資料の内容が十分で役割などのユーザプロファイルを用いた情報推薦手法はないことが考えられる．著者も事前知識や他の学習も提案する．との関連の必要性を挙げていることから，学生が実際に行っている作業と講義資料をの関連付けや講義資料

2 関連研究での情報不足を補う仕組みが課題として考えられる．

2. 1 RDF を用いた数学教育支援システム
RDF(Resource Description Framework) [3] によっ

3 提案手法て構造化された情報を推薦する研究に，学習コンテン

本章では，1 章で挙げた PBL で必要になる知識をツの関連性を用いた数学教育支援システムがある [4]．

学習する際の課題を解決するために，授業資料を必要

学習コンテンツとそれに関する情報のメタデータをな情報を推薦するための粒度にし，各授業資料を説明RDF で関連付けることで，指定されたキーワードとするメタデータの関連付け，各授業資料と Web ペー

一致する情報の検索や説明，例題，問題等の分類がでジとの関連付け，タスクに対応した情報推薦のためのきるようにしている．この RDF を用いて，教材の論工程の関連付けと学生のタスク状況に沿って情報を推理的な構造を定義し，学習内容の前後関係や包含関薦する手法を提案する．

係，依存関係を表現する構造オントロジー RDF も定義している．
このシステムは，学習者である生徒と指導する教員

3. 1 授業資料の推薦粒度と検索用資料説明メタデータをエンドユーザとしている．生徒が使う機能として，学生が知識を学ぶ際，授業資料が知識習得のきっか学習する内容のキーワードを入力し，そのキーワーけになっていない課題を解決するために，授業資料をドの内容と関連する必修内容の提示を提案している．

適切な粒度で使用し，学生が必要とする授業資料を推学習内容の検索がキーワードであるため，学習者が薦するための情報の付加を行う．現在多くの授業で使該当する学習内容のキーワードを知らなければ入力われている授業資料は，スライド形式で複数の情報できないという課題がある．教員が使う機能として，が含まれるため，学生はどこに必要な情報があるか指導項目を入力し，その復習内容の提示を提案してい探しづらい，重要な情報がどこなるかわからない問る．提示される復習内容には，学習者の状況が見えな題が発生する．これを解決するために，授業資料をスいため，どこに注目が集まっているか，どこが重要でライド１ページ単位で保持し，それぞれの授業資料あるか等を把握できないという課題もある．

ページが扱う内容を説明するメタデータを付加する．
付加されたメタデータに対して検索することで，必要

2. 2 LMS を用いたシステム開発に関する学習な授業資料を推薦する．

PBL を対象に LMS(Learning Management System) を用いた学習支援システムがある [5]．課題の資3. 2 授業資料と Web ページの関連付け

料と講義資料，討議や質問のためのフォーラムと成果授業資料だけでは PBL で求められる知識には満た物や日報を管理する機能があり，システム内の講義資ない課題に対して，授業資料で不足する情報を持つ料を用いて，上流工程の要件定義と基本設計を実施しWeb ページの URL と授業資料をメタデータで関連付ている．成果物を作成した後の学生のアンケートに着け，授業資料とともに推薦する．推薦する Web ペー

目すると，最大値 5 の評価の中で「各作業のトリガー

ジは，教員の推薦や学生が閲覧した回数等を基に順位と成果物について理解している」が 2.2，その他作業付けを行う．

3. 3 工程辞書

(3) 特徴語・関連語抽出学生が行うタスクと関連する知識を学習せず，前後特徴語抽出機能は，送信された Web ページ文章かのタスクや成果物間の整合性が取れない課題に対しら複合名詞を抽出し，工程辞書 RDF に含まれるキーて，開発の工程を示す辞書を提案する．PBL で必要ワードと一致する複合名詞を特徴語として扱う．関連となる工程とタスク，そこで作成される成果物とその語抽出機能は，特徴語が抽出された時に，工程辞書関連性を辞書として定義する．これは，SWEBOK [6]

RDF に問い合わせを行い，関連・依存するキーワーや共通フレーム [7] といったソフトウェア開発の知識ド (以下，関連語) を抽出する．

体系が，指導する教員毎に工程の定義や作成する成果(4) 授業資料問い合わせ物等が異なる PBL には向いていないため教員が定義抽出された特徴語と関連語を用いて，授業資料 RDFすることとする．この辞書の関連を利用して，学生がの中に登録されている授業資料から学生が必要とす知識を収集する際にタスクと関わる成果物の情報やる授業資料を検索する．検索の際に，プロファイルの前のタスクに関する情報等の関連する情報も提示す

情報を用いて，特徴語や関連語と一致する授業資料のることで学習を促す．

うち，工程やタスク，役割での絞り込みを行う．

(5) 補足 Web ページ問い合わせ
3. 4 ユーザプロファイルを用いた推薦情報判断

推薦する授業資料が取得されたとき，その授業資料膨大な情報の中から情報を探せないという課題にと関連付いている Web ページがある場合，授業資料対して，学生の状況を加味した検索手法を提案する．の推薦とともに Web ページの URL を推薦する．

現在の工程，着手しているタスク，作成した成果物を基に現在必要な情報やそれまでの工程との関連情報を推薦する．

4 システム実装方式
本章では，3 章で提案した手法を実現するためのシステムの概要について述べる．4. 1 節では，処理の概要と流れを説明する．4. 2 節から 4. 5 節では，3 章で提案し，4. 1 で説明する各データの構造を説明する．

4. 1 推薦システムの概要
3 章で提案した手法を用いた推薦システムの概要を

図1

推薦システムの概要

図 1 に示し，推薦手順を次に述べる．

(1) プロファイル保持このシステムは，事前に学生が各自の役割と現在着手しているタスク，作成した成果物を進捗に合わせてプロファイルに保存しておくことを前提とする．

4. 2 授業資料 RDF
3. 1 節で提案した授業資料を説明する情報を RDF形式で記述する．授業資料を説明する情報との関連(2)Web ページ文章収集を意味付けすることで SPARQL [9] での問い合わせ

Web ページの文章収集機能を用いて学生が閲覧すで意味を基に検索を行う．図 2 は，授業資料 RDF のる Web ページの文章を収集し，収集した Web ペー

データモデルである．授業資料のスライド１枚毎に，ジ文章とプロファイルの保存されている情報をサー

そのスライドが持つ情報を説明するためのキーワー

バーに送信する．

ド，どの工程や役割の知識であるか，重要度等を付加する．これらの情報を用いて，学生に対して，自身の図3

工程辞書 RDFタスクの中で，シーケンス図を作成するとする．この時，工程辞書 RDF を用いることで前のタスクとして「システム設計 (分析)」に関する情報と，作成している「シーケンス図」の前の成果物として「クラス図」に関する情報等を取得することができる．これらの情報から現在のタスク，成果物との前後関係や依存関係にある知識を学習させるための検索を行う．

4. 4 特徴語 RDF と Web ページ情報 RDF
現在の Web ページでは，情報が文章で記述されているため，記述されている情報が意味を持たない．そ図2

授業資料 RDFのため，ICT 分野でもどのページが重要であるかを機械的に処理することは不可能である．そこであらか持つ役割の範囲で，必要なタイミングで情報を推薦すじめ学生が必要とすることが予想される Web サイトることが可能となる．の情報を収集し，文章を解析して特徴語を捉えることで，どのページの情報を推薦するかを判断するための4. 3 工程辞書 RDF

情報を関連づける [8]．特徴語 RDF は，各 Web ペー

閲覧している Web ページと，プロファイルを基にジから抽出された特徴語のスコアと Web ページを示

特徴語と関連語を抽出するため，3. 3 節で述べた工すリソースを関連付ける．Web ページ情報 RDF で程辞書を RDF で記述する．RDF で記述することで，は，Web ページを示すリソースと Web ページが持つ現在のタスクや進捗と関連する関連語を取得する際情報を関連付ける．本研究では，学生がよく利用するに，意味的に分類することで検索に利用することがサイトや必要な知識が豊富なサイトを対象に情報をできる．図 3 の例では，計画工程や提案工程のタス収集する．これにより，学生は必要な知識の情報を持クや成果物が RDF で表現されている．例として，学

つ Web ページの中から，着目すべき Web ページを生が「設計工程」の「システム設計 (詳細設計)」の推薦することを目指す．

4. 5 ユーザプロファイル

参 考 文 献3. 4 節で提案したユーザプロファイルをブラウザに[ 1 ] 井上明：PBL 情報教育の学習効果の検証, 情報処理学会研究会報告 (IS), 2007-IS-99, pp.123-130, 2007.
[ 2 ] 松浦佐江子：実践的ソフトウェア開発実習による
ソ フ ト ウェア 工 学 教 育, 情 報 処 理 学 会 論 文 誌 48(8),pp.2578-2595, 2007-08-15.
[ 3 ] Resource Description Framework (RDF),
http://www.w3.org/RDF/,2004.
[ 4 ] 後藤隆友, 杉田公生, 夜久竹夫：オントロジーに基づく数学教育支援システムの提案, 電子情報通信学会技術研究報告, ET, 教育工学 105(581), 7-12, 2006-01-21.
[ 5 ] 中山実, 笛木学, 関信仁, 上原利数, 松本健司,：チームによるシステム開発に関する学習実践の一検討:上流工程の学習に関する実践評価, 電子情報通信学会技術研究報告, ET, 教育工学 111(332),63-68, 2011.
[ 6 ] 松本吉弘：SWEBOK ソフトウェアエンジニアリン
グ基礎知識体系ー SWEBOK2004 ー, オーム社, 2005.
(IEEE Computer Society：Guide to the Software Engineering Body of Knowledge: 2004 Version, IEEE
Computer Society Press, 2005)[ 7 ] 独立行政法人情報処理推進機構：共通フレーム 2013,独立行政法人情報処理推進機構, 2013.
[ 8 ] 藤原哲, 大場みち子, 山口琢, 奥野拓, 伊藤恵：関連Web ページ推薦のための特徴語 RDF 構築の検討, 信学技報 vol.113, no.376, SC2013-16, pp.19-23, 2014.
[ 9 ] トム・ヒース, クリスチャン・バイツァー (武田英明訳)：Linked Data:Web をグローバルなデータ空間にする仕組み, 近代科学社, 2013. (Tom Heath, ChristianBizer：Linked Data:Evolving the Web into a Global
Data Space, Morgan & Claypool, 2011)保持する．ユーザプロファイルの情報は，4. 3 節の工程辞書 RDF を基にする．工程辞書 RDF にある工程やタスク，成果物とそれを行う役割の項目をそれぞれ一覧にし，PBL の進捗に合わせて学生がブラウザ上で項目を選択する．これら保持する情報を基に，閲覧中の Web 文章からの特徴語と関連語抽出，推薦する情報の検索に用いる．

5 おわりにソフトウェア開発 PBL で，学生が工程やタスク，成果物作成を行うために必要な情報を取得できない課題に対して，授業資料とその内容を補足する Web
ページを RDF で関連付けて推薦する手法を提案した．必要なタイミングで情報を取得できない課題に対して，工程やタスク，成果物間の関連を示す RDFと，学生のそれら開発の状況を踏まえた推薦を行うた
めにプロファイルを用いた推薦手法も提案した．今後は，実装したシステムを用いて PBL を受講中の学生を対象に，提案手法の有効性を検証していく．

謝辞 本論文は科研費 (23591158) の助成を受けたものである．