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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-09 11:05 小学校でのNIE教材に適したWebニュース記事判定手法 ○関 伸也・安藤一秋（香川大）  ET2019-50 |
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| 抄録 | （和） | 全国の小学校では，新聞記事を教材として用いる取り組み，NIE(Newspaper in Education)が実践されている．本研究では，NIEにおける教師の教材準備の負担を軽減するため，教師に対してNIE適したWebニュースを推薦するシステムの構築を目的とする．本稿では，システムで利用する，WebニュースがNIE教材に適しているか否かを判定する手法について検討する．本手法では，記事内容やその地域性，記事文章の読みやすさなどを用いて素性ベクトルを生成し，SVM(Support Vector Machine)による二値分類タスクとして判定する． |
| （英） | NIE (Newspaper in Education) is an educational approach that utilizes newspaper as teaching materials in classes. It is being implemented in elementary schools and junior high schools mainly. However, teachers’ workloads have increased by choosing suitable articles and preparing support materials for NIE, in order to conduct NIE classes. The purpose of this study is to construct a Web news recommendation system for elementary school teachers. This paper proposes a method for determining Web news suitable as teaching materials of NIE in elementary schools, using Support Vector Machine (SVM) based on features of NIE worksheets and news articles. | |
| キーワード | （和） | NIE / 文書分類 / 記事推薦 / 機械学習 / 教師支援 / Webニュース / SVM / |
| （英） | Newspaper in Education / Text Classfication / News Recommendation / Machine Leanrinig / Support for Teachers / Web News / Support Vector Machine / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 276, ET2019-50, pp. 17-20, 2019年11月. | |
| 資料番号 | ET2019-50 | |
| 発行日 | 2019-11-02 (ET) | |
| 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 | ET2019-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2019-11-09 - 2019-11-09 |
| 開催地（和） | 広島市立大学 |
| 開催地（英） | Hiroshima City University |
| テーマ（和） | VR-ARによる学習支援／一般 |
| テーマ（英） | Learning Support Using VR-AR, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2019-11-ET |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 小学校でのNIE教材に適したWebニュース記事判定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | NIE / Newspaper in Education |
| キーワード(2)（和/英） | 文書分類 / Text Classfication |
| キーワード(3)（和/英） | 記事推薦 / News Recommendation |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Leanrinig |
| キーワード(5)（和/英） | 教師支援 / Support for Teachers |
| キーワード(6)（和/英） | Webニュース / Web News |
| キーワード(7)（和/英） | SVM / Support Vector Machine |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関 伸也 / Shinya Seki / セキ シンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安藤 一秋 / Kazuaki Ando / アンドウ カズアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-09 11:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2019-50 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.276 |
| ページ範囲 | pp.17-20 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-11-02 (ET) |
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