講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-07-20 10:55
属性の適切さに注目した概念データモデル自動評価手法 ○田中昂文(東京農工大)・橋浦弘明(日本工大)・櫨山淳雄(学芸大)・毛利考佑・金子敬一(東京農工大) SS2018-16 KBSE2018-26 |
抄録 |
(和) |
データベース設計教育において概念データモデリング(CDM)の能力育成は重要である。多人数の学習者対象のCDM演習において、教授者が学習者のモデルを評価、分析するためには、モデルの自動評価手法が必要である。本論文では、学習者のモデルにおける概念の存在判定時に概念名と属性の組みを両方考慮するモデル自動評価手法を提案した。また、提案手法を実際のCDM演習データに適用し、提案手法の有効性を示した。さらに、提案手法によるモデルの評価結果を分析し、(1)学習者の概念名正解率、(2)概念名正解率と属性正解率間の無相関、(3)モデル全体の合計得点率と属性正解率間の強い正の相関を示した。 |
(英) |
It is important for database design education to teach skills of conceptual data modeling (CDM) to learners. In CDM exercises with many learners, it is required that teacher can evaluate learners’ models in an automated way. This study proposes an automated evaluation method for CDM considering the appropriateness of attributes when it determines existences of concepts in learners’ models. We applied our method to data collected in CDM exercises in a university. As a result, we verified the effectiveness of our method. In addition, we found that (1) learners’ average score rate of names of concepts (ASNC), (2) no correlation between ASNC and the learners’ average score rate of attributes. (3) a strong correlation between ASNC and the learners’ average score rate of whole elements in an expected answer. |
キーワード |
(和) |
概念データモデル / 自動評価 / UMLクラス図 / / / / / |
(英) |
Conceptual data model / Automated evaluation / UML class diagram / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 138, KBSE2018-26, pp. 189-194, 2018年7月. |
資料番号 |
KBSE2018-26 |
発行日 |
2018-07-11 (SS, KBSE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
SS2018-16 KBSE2018-26 |