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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-10-17 14:45 グループディスカッション遠隔指導支援に向けた勾配ブースティングによる特徴量の検討 ○小松眞子・髙田知裕（高知工科大）・根子稚絢（NRIシステムテクノ）・卯木輝彦（フォトロン）・敷田幹文（高知工科大）  ET2020-25 |
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| 抄録 | （和） | 近年，企業の採用試験の一部として，グループディスカッションの実施が増加しており，重要性が高まっている．大学では，就職担当の教員がグループディスカッションの指導を行うことがあり，現在は遠隔授業が多い．遠隔での指導において，複数グループが同時にディスカッションを行う場合，教員が全てのグループの映像を見て，対面時と同じように指導することは困難であると考えられる．この問題を解決するため，我々はグループディスカッションの遠隔指導支援システムの実現を目指している．本論文では，その全体計画の一部として，グループディスカッションの映像から得られた特徴量とディスカッション参加者に対する評価を用いて，勾配ブースティングによる分類モデルの作成と，重要な特徴量の抽出を行う． |
| （英） | In recent years, group discussions are becoming an important part of recruitment examinations. Teachers teach group discussions to students as part of career support at some universities, and all of classes are online due to the coronavirus outbreak these days. When group discussions are held in multiple groups at the same time online, it may be difficult for the teacher to watch all the groups' videos and advice students in the same way as in person classes. In order to solve these problems, we aim to realize a remote teaching support system for group discussions. As part of the project, in this paper, we used the features obtained from the video of the group discussions and the evaluations of the discussion participants to create a classification model with gradient boosting and to select the important features. | |
| キーワード | （和） | グループディスカッション / 遠隔指導 / 映像分析 / 機械学習 / / / / |
| （英） | Group Discussion / Remote Teaching / Video Analysis / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 192, ET2020-25, pp. 19-23, 2020年10月. | |
| 資料番号 | ET2020-25 | |
| 発行日 | 2020-10-10 (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 | ET2020-25 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2020-10-17 - 2020-10-17 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | データサイエンス・情報教育／一般 |
| テーマ（英） | Data Science and Information Education, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2020-10-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グループディスカッション遠隔指導支援に向けた勾配ブースティングによる特徴量の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Features Selection with Gradient Boosting for Distance Teaching Support of Group Discussion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グループディスカッション / Group Discussion |
| キーワード(2)（和/英） | 遠隔指導 / Remote Teaching |
| キーワード(3)（和/英） | 映像分析 / Video Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小松 眞子 / Mako Komatsu / コマツ マコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 高知工科大学 (略称： 高知工科大) Kochi University of Technology (略称： KUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙田 知裕 / Chihiro Takada / タカダ チヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 高知工科大学 (略称： 高知工科大) Kochi University of Technology (略称： KUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 根子 稚絢 / Chihiro Neshi / ネシ チヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | NRIシステムテクノ株式会社 (略称： NRIシステムテクノ) NRI System Techno, Ltd. (略称： NRI System Techno) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 卯木 輝彦 / Teruhiko Unoki / ウノキ テルヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社フォトロン (略称： フォトロン) Photron Limited (略称： Photron) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 敷田 幹文 / Mikifumi Shikida / シキダ ミキフミ |
| 第5著者 所属（和/英） | 高知工科大学 (略称： 高知工科大) Kochi University of Technology (略称： KUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-10-17 14:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2020-25 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.192 |
| ページ範囲 | pp.19-23 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-10-10 (ET) |
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