DEIM Forum 2016 P4-1

ソーシャル・ラーニングにおける動的オンライン・コミュニケーション方式の提案
林利憲†

王元元‡

河合由起子‡† 角谷和俊††関西学院大学総合政策学部メディア情報学科 〒669-1337 兵庫県三田市学園 2 丁目 1 番地
‡山口大学大学院理工学研究科 〒755-8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1‡†京都産業大学コンピューター理工学部 〒603-8555 京都市北区上賀茂本山
E-mail: †{anc93184,sumiya}@kwansei.ac.jp, ‡y.wang@yamaguchi-u.ac.jp‡†kawai@cc.kyoto-su.ac.jp

あらまし 本論文では，オンライン学習サイトにおいて他の受講ユーザと相互的に学ぶソーシャル・ラーニングの要素を加えることで，学習の質を向上させることを目的とし，ユーザの知識や興味に合った受講生の推薦手法ならびに，発言されたチャットに対して，受信側のユーザ特性に合わせたリアルタイム注釈（リンク）自動生成手法を提案する．具体的には，チャットスレッドの作成し，リアルタイムでのリンクの自動生成システムを導入する．
これにより，オンライン上で講座を見ている各ユーザのコミュニケーションを促進し，かつ，リンク自動生成によって，チャット上の会話が深まり，議論の理解向上を支援できる．
キーワード ソーシャル・ラーニング，動的オンラインコミュニティ方式，リンク自動生成

1. は じ め にテキストに注釈（リンク）が自動生成される，これま

携 帯 端 末 の 普 及 に よ り ， E-learning の 学 習 環 境 は 教

でにない新たな情報推薦・コミュニケ ーション手法を室以外における受講生に対しても多く開発されている．

提案する．これにより，オンライン上で講座を見てい一方で，教室以外で受講するオンライン学習サイトとるユーザ同士のコミュニケーションを促進し，かつ，教室における対面授業では，教育の質において格段にチャットに対して会話の内容やユーザ特性に合わせて差があると考えられる．一つには，教室以外の場所でリンクが自動生成されることで，チャット上の会話が受講する場合，教師や同時に受講している他の受講生深まり，議論の理解を深めること を支援できる．との間に物理的距離があるため，緊張感が低下し，受本研究のポイントは以下の 2 つである．

講態度が悪化することが挙げられる．この緊張感の低・人によってリンクされる単語や文章が異なること下を解決するため，ソーシャル・ラーニングに関する・人によってリンク先 コンテンツが異なること研究が注目を集めている．ソーシャル・ラーニングと2 章では，オンライン学習を振り返り，問題点を踏は ，受 講 中 に ソ ー シ ャ ル ネ ッ ト ワ ー ク サ ー ビ ス（ SNS）

まえ，次世代のオンライン学習システムには，何が必やブログなどといったソーシャルメディアを通して学

要 な の か を 述 べ る ． ま た ， Social な 要 素 を 踏 ま え た 学

び を 得 る 学 習 シ ス テ ム の 総 称 で あ る ．長 谷 川 ら [1]の 研習方法，ソーシャル・ラーニングについて述べる．3

究 で は ，SNS の 教 育 利 用 と し て ，実 際 に SNS を 用 い た

章では，チャット上のワードへのリンク自動生成シス

学習を実験してきている． 本研究では，オンライン上テムについての概要を述べ， 4 章で関連研究を述べたのソーシャル・ラーニングではなく ，対面授業を受け後，最後に，5 章で本研究のまとめと今後の課題につると同時に，オンライン上でコミュニケーションを促いて述べる．

し，学習の理解向上を支援する．
本研究では，オンライン学習サイトにおいて他の受講ユーザと相互的に学ぶソーシャル・ラーニングの要素を加えることで，学習の質を向上させることを目的

2. オ ン ラ イン 教育 の 現状 と ソー シャ ル・ラ ー ニング
2.1 オ ン ラ イ ン 教 育とする．具体的には，同じ映像やスライドを閲覧してオンライン教育とは ，教育をインターネット上で受いる他の受講生のうち，ユーザの知識や興味に合ったけ る こ と で あ る ． ア メ リ カ で MOOC(Massive Open受講生を発見し，ユーザへ推薦することで，それら受Online Course) と 呼 ば れ る オ ン ラ イ ン 教 育 シ ス テ ム が講生とのチャット（会話）を可能とする．さらに，チ登場した．講義を一方的に受けるだけでなく ，課題のャット機能として，発言された内容（テキスト）に対提出や，テストを受けることもでき ，このサービスをして，受信側のユーザ特性に合わせてリアルタイムで通 し て 修 了 資 格 を 出 す 大 学 も あ る ．MOOC が で き た こ

とにより，誰でも無償で有名大学の講義を受けることになっている．また，情報技術によって，誰でもどこからでも自由に質の高い教育が受けられるようになって い る ． 有 名 な MOOC の プ ラ ッ ト フ ォ ー ム の Web サイ ト と し て Udacity 1 ， Cousera 2 ， edX 3 な ど が 挙 げ ら れ ，
そ れ ら と 提 携 す る 大 学 は 世 界 中 で 増 え て い る ．日 本 で ，Web 上 の オ ン ラ イ ン 授 業 と し て よ く 使 わ れ て い る も のと し て は ，schoo 4 や Moodle 5 な ど が 挙 げ ら れ る ．一 方 ，MOOC と は 異 な り ， 大 学 で 行 う 講 義 は 取 扱 わ な い がYouTube ベ ー ス の 教 育 コ ン テ ン ツ 提 供 サ ー ビ ス と し て世 界 に 広 が り 続 け て い る Khan Academy 6 と い う も の もある．
現在のオンライン教育において，一番のデメリットとしては，生徒のモチベーションを保つことである．

図1

授業が無償化されたことにより，視聴 ユーザが価値をリンク自動生成システムの概要図

見 出 さ な く な っ て し ま っ た と い う 問 題 が あ る ．2013 年
11 月 イ ギ リ ス の フ ァ イ ナ ン シ ャ ル タ イ ム ズ 紙 の 11 月

より自発的になる．また，一人ではなく，ネットワー

25 日 の 記 事 に よ る と ，Coursera で は ，授 業 を 最 後 ま でク上の誰かとともに学習に取り組むため，モチベーシ

受 講 し た の は ， 数 十 万 人 の み で ， 修 了 率 は 7～ 9%に 留ョンの維持にも繋がる．

まったと示されている．

オンライン学習では，講座から ユーザに向けての一オンライン学習の次のステップとして，いかにオン方通行であったが，それに比べ，ソーシャル・ラーニライン学習を対面学習に繋げていくかが必要になる．

ン グ で は ， SNS の 要 素 を 取 り 入 れ た こ と に よ り ， イ ン

ブレンド型学習と呼ばれるオンラインと対面型の学習タラクティブ性が生まれ，モチベーションの維持にもを合わせてもつ学習方法のように，オンライン学習を繋 が る ． 現 在 ， 実 験 的 に 行 わ れ て お り ， 2012 年 に は ，ベースとして考え，現実世界で行われる対面型授業に東京大学とベネッセが共同でソーシャルラーニングプ

どう近づけるかが現在のオンライン教育開発の次の課

ロ グ ラ ム 7 を 企 画 し た ．イ ン タ ラ ク テ ィ ブ 性 が オ ン ラ イ

題となっているように見られる．従来，授業コンテンン学習における ユーザのモチベーション維持には必要ツを生徒へ配給するだけで，一方通行であったオンラである．

イン学習が，双方向で あり，かつ生徒同士が繋がることができるような自由な空間を求める方向に向かいつつあるように見受けられる．

3. 動 的 チ ャッ トリ ン ク生 成
本研究で，提案するシステムは，既存のオンライン教育講座コンテンツに対して，視聴 ユーザ間でコミュ

2.2 ソ ー シ ャ ル ・ ラ ー ニ ン グニケ―ションを取れるチャットスレッドを導入し，そソーシャル・ラーニングとは，ソーシャルネットワのチャットスレッドにおいて，コミュニケーションのー ク サ ー ビ ス （ SNS） や ブ ロ グ な ど と い っ た ソ ー シ ャ促進する．まず，始めに既に存在するオンライン講義

ルメディアを通して学びを得る学習システムの総称でビデオに対して，チャットスレッドを導入する．このある．参加している ユーザ同士がネットワークを通じ部分に関しては，いくつかのオンライン教育サイトにてインタラクティブに教えあい，学び会うのが主な特おいて既に実現されている．例えば，日本のオンライ徴である．

ン 授 業 サ イ ト Schoo で は ， チ ャ ッ ト ス レ ッ ド で は な いソーシャル・ラーニングのメリットとして，インタが，タイムラインで，他の ユーザとコミュニケーショラクティブ性が一番に挙げられる．学校のように，教ンが取れるようになっている．そして授業を受けていえる側と教わる側と明確に分かれ ておらず，各ユーザる誰もがそのタイムラインにコメントを投稿することが両方になるため，コミュニケーションが促進され，ができる．さらに本研究では，そのチャットスレッドにおける単語において，リアルタイムでの 動的リンク

1

https://www.udacity.com/
2https://www.coursera.org/
3
https://www.edx.org/
4
https://schoo.jp/guest
5
https://moodle.org/
6
https://www.khanacademy.org/の自動生成システムを提案する．

7

Socla プ ロ ジ ェ ク ト と 呼 ば れ 行 わ れ た ．
http://fukutake.iii.u-tokyo.ac.jp/archives/beat/projects/

他ユーザ情報ページのリンクを張り付けることで実現できる ．講義
映像ページに関しては ，ユーザそれぞれのスキルにあっ た 講 義 映 像 ペ ー ジ に 飛 ば せ た い の で ， ユ ー ザ の Web
履歴情報から，閲覧したことのある講義映像ページを講義映像優先的にリンク生成する ．多くの場合のオンライン教
育サイトでも，タグ，授業関連ワードによる検索ができるようになっているので ，これも単語の解説ページ

Web汎用検索APIと同じように，自動的に検索エンジンにかけ，該当した中で，閲覧したものを優先的にリンク生成すれば ，可能となる．類似ユーザに関しては，特徴語抽出から類似チャット
コンテンツ

動的プロファイル生成を行い ，それを用いて，ユーザ間の類似度抽出を行う ．
本研究で，提案している プロファイルベース動的リ

類似チャットコンテンツ
図2

リンク自動生成システム

ンクは，人によってリンクされる単語や文章が異なること，人によってリンク先 コンテンツが異なることの2 つ を 実 現 す る ．既 存 の リ ン ク 生 成 シ ス テ ム と は 違 い ，ユーザごとに張り付けるリンク先を変更する ．そのリ

図 1 にリンク自動生成システムのインタフェースを示す．左側上部には，受講中の講義映像，および講義名，講義内容を提示する．右側上部には ，ユーザとのコミュニケーションが取れるチャットスレッドを設け ，右側下部には，コメントの投稿画面を設ける．下部には，現在視聴中，もしくは視聴を終えたばかりのユーザ一覧を提示し，視聴済み・学習済みのユーザとチャットができるようにする ．
本研究で行うチャットスレッド上でのリアルタイムの動的リンク生成手法として ，2 つ提案する．それはプロファイルベース動的リンク，チャットログベース動的リンクである．プロファイルベース動的リンクとは，ユーザのプロファイル情報をベースとした動的リンクであり，チャットログベース動的リンクとは，チャットログをベースとしたものとする ．
3.1 プ ロ フ ァ イ ル ベ ー ス 動 的 リ ン ク
プロファイルベース動的リンクとは， プロファイ情報から動的リンクを自動生成するわけであるが ，扱う情報として各ユーザの静的プロファイル情報，動的プロファイル情報の 2 つがある．この場合の静的プロフ
ァ イ ル 情 報 と し て ，ユ ー ザ の 学 年 ，ク ラ ス ，受 講 状 況 ，受講クラスの習熟度が挙げられる ．動的プロファイル
情報は，システムがユーザの使用状況に応じてプロファイルを変動的に生成する ．この手法については，後で詳しく述べる．チャットに張り付けられるリンク先として，「 類 似 す る 他 ユ ー ザ 」，
「 補 足 資 料（ 講 義 映 像 やWeb ペ ー ジ ）」，「 類 似 チ ャ ッ ト コ ン テ ン ツ 」 の 3 種 類と す る （ 図 2）．
単語の解説ページは，単語ごとに区切ったものを，
検 索 エ ン ジ ン の API を 使 っ て ，自 動 検 索 ，そ し て そ のンク先を特定する上で必要となるのが ，動的プロファイル生成となる．具体的には，ユーザの発言，会話，閲覧履歴から特徴語を抽出し ，重みを付けることにより，動的プロファイル情報を生成する ．次から動的プ
ロファイル生成方法について詳しく述べていく ．
3.1.1 発 言 に 基 づ く 特 徴 語 抽 出
本研究で用いるシステムには ，先述したように ，講義映像を見ながらチャットができるようになっている ．
ユーザがチャットを通して発言した言葉を抽出する ．
このことにより ，ユーザが何に関して発言したのか，どういうことに関して共有したいのかという ，ユーザの意図をよみとることができる ．また，これらの要素だけでは，ユーザの意図と断言することはできず ，プロファイル情報とはなりえないので ，他の要素も必要になる．
3.1.2 会 話 に 基 づ く 特 徴 語 抽 出
動的プロファイル生成 を行う上で，会話に基づく特徴語抽出も必要となる ．ここでいう会話とは，2 人以上のユーザがチャット上でコミュニケーションを行うことである．あるユーザが他ユーザとチャットを行った上での会話全体の内容は ，ユーザが興味のある内容が含まれている可能性が高く ，プロファイル情報の一部となりうるため，ユーザの他ユーザとのチャット上の会話から特徴語を取り出す ．
3.1.3 閲 覧 履 歴 に 基 づ く 特 徴 語 抽 出
最後に動的プロファイル生成のために閲覧履歴から の 特 徴 語 抽 出 も 必 要 と な る ．例 え ば ，チ ャ ッ ト 上 で ，何らかのリンクが張り付けられ ，ユーザがクリックしを 求 め ，ユ ー ザ 間 の 類 似 度 を 求 め る こ と が 可 能 と な る ．
本研究のシステムでは ，特徴語を抽出し，各ユーザの特 徴 語 と TF 値 を 求 め る ま で を 動 的 プ ロ フ ァ イ ル 生 成とする．
3.2 チ ャ ッ ト ロ グ ベ ー ス 動 的 リ ン ク
本 研 究 で は ，も う 1 つ の 動 的 リ ン ク 生 成 方 法 と し て ，チャットログベース動的リンクを提案する ．チャット
ログベース動的リンクとは ，チャットログを用いた動的リンクの生成である ．例えば，ユーザ D とユーザ Eが チ ャ ッ ト を リ ア ル タ イ ム で 行 っ て い る と す る（ 図 3）．
そのチャットの内容と類似する過去のチャットをリアルタイムで求め ，そのチャット上で，ユーザが貼った
図 3

チャットログベース動的リンク生成例

リンク先を現在のチャットでリコメンド としてリンクとして張り付けようというものである ．チャットの内たとする．この場合，ユーザがそのリンクをクリック容の類似度を求める 方法として，ユーザの動的プロフした理由として，そのリンクがユーザにとって興味のァイルを利用できると考えている ．類似チャットコンあるものであり，知りたいと感じる内容をもつページ

テ ン ツ の 表 示 の 仕 方 に つ い て は ，図 2 の と お り と な る ．

だと考えられる．このことにより，そのページとはユーザの意図にあったページ だと仮定でき，動的プロファイル生成をする上で必要な要素といえる ．
3.1.4 ユ ー ザ プ ロ フ ァ イ ル 生 成
ユーザプロファイル情報を生成するために，発言，会 話 ， そ し て 閲 覧 履 歴 か ら 抽 出 し た 特 徴 語 の TF 値 を求め，それぞれの重みを掛け合わせることで，動的プ

4. 関 連 研 究
プロファイルベース動的リンク生成に関連する研究 と し て ，田 中 ら [2]の 研 究 と 松 尾 ら [3]の 研 究 が 挙 げ られる．田中らは， ユーザ間の対話からユーザの意図を読み取り，システムに自動的に問い合わせを行うシステムを提案した．松尾らは， ユーザの履歴情報から興味やキーワードを抽出し，ブラウジングを支援するシロ フ ァ イ ル で 使 用 す る TF 値 と す る ． こ こ で ， 発 言 にステムを提案した．本研究 のプロファイルベース動的

基 づ い た 特 徴 語 の 重 み は α， 会 話 に 基 づ い た 特 徴 語 のリンク生成においても， ユーザの履歴情報からユーザ

重 み は β， 閲 覧 履 歴 に 基 づ い た 特 徴 語 の 重 み は γ と 定義 し ，そ れ ぞ れ の 重 み を 合 わ せ る こ と と す る ．そ こ で ，下記の式より求められる．の意図や興味を抽出し，学習分野における習熟度を判断する必要がある．
リ ン ク 自 動 生 成 に 関 連 す る 研 究 と し て ， 武 吉 ら [4]ｎの研究が挙げられる．彼らは，ユーザのブログ作成時∑ 𝛼𝑇𝐹1𝑖 + 𝛽𝑇𝐹2𝑖 + 𝛾𝑇𝐹3𝑖において，リンクを生成すべきテキストを選定し，リ𝑖=0ンクの自動生成を行う手法を提案した．本研究の リン

i は 単 語 を 表 し ，i=0 か ら n と な る ． ま た ， TF1 は 発 言

ク生成においてもこの研究を応用し，単語を選定してか ら 抽 出 し た 特 徴 語 の 出 現 頻 度 ， TF2 は 会 話 か ら 抽 出

リンクを自動生成する必要がある．

し た 特 徴 語 の 出 現 頻 度 ， TF3 は 閲 覧 履 歴 か ら の 抽 出 した特徴語の出現頻度を表している．
具 体 例 を 挙 げ る と ，あ る ユ ー ザ A に 関 し て ，チ ャ ット上の発言，会話，そして閲覧履歴で，1 度ずつ「線形代数」という特徴語を抽出したとする．その場合，チャットログベース動的リンク生成に関連する研究 と し て ，原 田 ら [5]の 研 究 が 挙 げ ら れ る ．彼 ら は ，チャット上の文章をカテゴリ分け，類似度計算を行い，発話意図を予測し， ユーザの態度を把握する手法を提案した．本研究のチャットログベース動的リンク生成「 線 形 代 数 」 の 値 は ， α を 1.0， β を 0.5， γ を 0.2 と すにおいても，ユーザのチャット上での会話の意図を認る と 1.7 に 求 め ら れ る ． ま た ， チ ャ ッ ト 上 の 会 話 ， そ識し，過去のログから抽出する必要がある．

して閲覧履歴で 1 度ずつ「数学」という特徴語を抽出したとする．この場合の「数学」の値を同様に計算す

ま た ，松 井 ら [6]が ，同 じ Web ペ ー ジ を 視 聴 し て い る
ユーザをチャットスレッド上にてリアルタイムでつなる と 0.7 と な る ．そ し て ，与 え ら れ る TF 値 と し て ，「線ぐというよう研究を行った ．本研究でも同じく，リア

形 代 数 」 は 1.7/2.4，「 数 学 」 は 0.7/2.4 と な る ．

ルタイムでオンライン講座を学習しているユーザにチ

こ の よ う に し て ， 各 ユ ー ザ の 特 徴 語 ， お よ び TF 値ャットスレッドを設けるようにしている ．

Web ド キ ュ メ ン ト 上 に お い て ， そ れ ぞ れ の ワ ー ド に
対 応 し て ハ イ パ ー リ ン ク を 生 成 す る Web Index を 藤 井ら [7]，越 島 ら [8]が そ れ ぞ れ 研 究 を 進 め て い る ．本 研 究で 取 り 扱 う リ ン ク 生 成 は ，チ ャ ッ ト 上 の も の で あ る が ，これらの研究も取り入れる要素があると考えている ．

5. お わ り に本研究では，オンライン教育の現状 を踏まえ，生徒のモチベーションの維持の難しさがあるという問題に対し，オンライン講座視聴 ユーザ間のコミュニケーションを促進するために，リアルタイムでの 2 つの動的リンクの自動生成 手法を提案した．このシステムの応用として，オンライン学習サイトだけでなく，チャット を 使 用 す る Skype や Facebook と い っ た SNS に も 十分に活用が可能になると考える．
今後の課題として，提案した 2 つの動的リンク自動生成を実装し，それぞれの有効性を検証する予定である．

参考文

献[1] 長 谷 川 聡 ， 安 井 明 代 ， 山 口 宗 芳 ，“ SNS の 教 育 利
用 と ソ ー シ ャ ル ラ ー ニ ン グ ”， 名 古 屋 文 理 大 学 紀
要 第 13 号 （ 2013）， pp. 51-58， 2013．
[2] 田 中 貴 志 ， 小 山 聡 ， 角 谷 和 俊 ， 田 中 克 己 ，“ ユ ーザ間の対話からのユーザプロファイル抽出と動的 情 報 探 索 ”， 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告102(207)， pp. 31-36， 2002．
[3] 松 尾 豊 ， 福 田 隼 人 ， 石 塚 満 ，“ ユ ー ザ 個 人 の 閲 覧
履歴からのキーワード抽出によるブラウジング支 援 ”， 人 工 知 能 学 会 論 文 誌 18 巻 4 号 E ， pp.
203-211， 2003．
[4] 武 吉 朋 也 ， 服 部 元 ， 小 野 智 弘 ， 滝 嶋 康 弘 ，“ Webペ ー ジ の リ ン ク 自 動 生 成 方 式 の 提 案 と 評 価 ”，
DEIM Forum 2010， F9-1， 2010．
[5] 原 田 修 平 ， 丸 山 広 ， 高 嶋 章 雄 ， 中 村 太 一 ，“ チ ャットを用いたグループワークにおける人の行動の 分 析 方 法 の 提 案 ”， 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究報 告 111(282)， pp. 85- 90， 2011．
[6] 松 井 裕 也 ， 河 合 由 起 子 ，“ 人 と 情 報 の 検 索 お よ び
相互作用を目指したソーシャルサーチシステムの 研 究 開 発 ”， コ ン ピ ュ ー タ ソ フ ト ウ ェ ア 28(4)，pp. 196-205， 2011．
[7] 藤 井 洋 太 郎 ，遠 山 元 道 ，“ Web Index シ ス テ ム に おけ る コ ン テ ン ツ 作 成 支 援 ”， DBSJ Journal, Vol.11,
No.1, pp7-12, 2012[8] 越 島 亮 介 ，遠 山 元 道 ，“ ウ ェ ブ 資 源 を 利 用 し た Web
Index に お け る 関 連 コ ン テ ン ツ 推 薦 シ ス テ ム ”，
DEIM Forum 2015， B2-4， 2015．