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生命医科学研究科 谷口陽聖さんが第20回 2021年度 情報処理学会関西支部 支部大会において支部大会奨励賞を受賞しました。

'21年11月2日 更新
2021年9月19日に開催されました「第20回 2021年度 情報処理学会関西支部 支部大会」において、谷口陽聖(生命医科学研究科 医工学・医情報学専攻 非線形応用数理研究室)が支部大会奨励賞を受賞しました。本賞は、本大会において学術奨励のため有為と認められる研究発表に対して授与されるものです。

知識は断片的に暗記するよりも、知識を関連付けることで構造化し理解する方が、長期的な記憶の定着や応用にとって有効であることは広く知られています。そのような背景から、文部科学省をはじめに様々な教育関係機関が知識を関連付けて学習することを重要視しています。しかし、どのように知識を関連付ければよいか未だ不明瞭であり、知識を関連付けて学習できない学習者のための支援が必要となっています。そこで本研究では、学習者の知識構造を解析し、学習者が頭の中でイメージする知識構造を可視化できるようにしました。また、知識構造という主観的なデータを客観的に評価するために、教科書の知識構造解析手法も考案しました。その際に、教科書のテキストのみでなく、図やグラフ、数式も考慮した処理を可能にする「シンボル化」という手法を提案しました。これらの解析より、知識の関連付けができる学習者とできない学習者の知識構造を客観的に評価できるようになりました。この成果をもとにして、知識を関連付けて学習するための学習支援システムの開発が期待されます。

発表題目
高校数学の教科書における単元コミュニティによる習熟者と非習熟者の比較

受賞者
谷口 陽聖 (生命医科学研究科 医工学・医情報学専攻 博士課程(前期課程)2年次生)
谷口陽聖さん
2021年9月19日に開催されました「第20回 2021年度 情報処理学会関西支部 支部大会」において、谷口陽聖(生命医科学研究科 医工学・医情報学専攻 非線形応用数理研究室)が支部大会奨励賞を受賞しました。本賞は、本大会において学術奨励のため有為と認められる研究発表に対して授与されるものです。

知識は断片的に暗記するよりも、知識を関連付けることで構造化し理解する方が、長期的な記憶の定着や応用にとって有効であることは広く知られています。そのような背景から、文部科学省をはじめに様々な教育関係機関が知識を関連付けて学習することを重要視しています。しかし、どのように知識を関連付ければよいか未だ不明瞭であり、知識を関連付けて学習できない学習者のための支援が必要となっています。そこで本研究では、学習者の知識構造を解析し、学習者が頭の中でイメージする知識構造を可視化できるようにしました。また、知識構造という主観的なデータを客観的に評価するために、教科書の知識構造解析手法も考案しました。その際に、教科書のテキストのみでなく、図やグラフ、数式も考慮した処理を可能にする「シンボル化」という手法を提案しました。これらの解析より、知識の関連付けができる学習者とできない学習者の知識構造を客観的に評価できるようになりました。この成果をもとにして、知識を関連付けて学習するための学習支援システムの開発が期待されます。

発表題目
高校数学の教科書における単元コミュニティによる習熟者と非習熟者の比較

受賞者
谷口 陽聖 (生命医科学研究科 医工学・医情報学専攻 博士課程(前期課程)2年次生)