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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

机译:使用聊天的人类行为分析方法的提案

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摘要

ロールプレイ演習では教育効果を向上させるため,即時フィードバックが求められている.本稿では,演習で得たチャット4670文について,発話意図に基づいたR,L,M,Oの4カテゴリの割合を求め,演習者の行動を分析する方法を提案する.各チャット文に各カテゴリらしさを割合として付与し,カテゴリを一意に同定しないことで複数カテゴリに属する文の分析が難しかった問題を解決する.分析の基本的な手法は,人手で4カテゴリに分類し正解データの文と演習で得たチャット文の類似度を計算するものである.各カテゴリに属する正解データの類似度を平均し,その値を正規化した値を順次グラフ化し,指導や難易度を調整するタイミングを把握する.人手での分析結果と提案手法での分析結果を比較した結果,54%の類似度で似ていることが分かり,提案手法の分析結果から演習者の演習態度を把握することができた.類似度が低かったチャットと正解データのカテゴリの割合は異なっていることが分かった.
机译:在角色扮演练习中,即时反馈需要改善教育效果。在本文中,我们具有确定基于运动的聊天4670句话的话语意图的4类R,L,M,O的比率的方法,并提出了一种分析实践行为的方法。每个聊天语句都被分配了每个类别的ICacy,并且通过唯一识别该类别来解决属于多个类别的句子的问题是困难的。分析的基本方法是分类和计算通过分类和4个类别获得的聊天句的相似性以及正确的数据和练习的陈述。平均属于每个类别的正确答案数据的相似性,并且顺序地绘制了通过归一化值获得的值,并掌握调整指令的定时和难度的定时。由于通过分析结果和所提出的方法比较分析结果,发现它类似于54%的相似性,并且可以从分析结果中掌握运动的运动态度所提出的方法。发现,聊天类别和低相似性的数据类别不同。

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