学習支援·評価のためのデータマイニング－キーワード分析と意味微分法による評価の比較

摘要

意味受容学習モデルの視点から学習を支援·評価する手法として，認知マップを検索するためのキーワード分析と意味微分法の適用状況を検証した．意味微分法はイメージ（情緒的意味）の遷移を評価するのに十分有効であることを示した．また，キーワード分析とバッテリーを組みことにより，知識ないし知的関心の中心を探ることができる．この手法を個別の学習者に適用して，その特性を評価することも可能となる．学習者間の特性の類同（クラスタ構造）などについては，他の解析手法を加えることにより，個別の学習支援·評価をより効果的に築くことが期待できる．