トピックモデルを用いた授業評価アンケートの自由記述の分析

本研究では，様々な制約から活用が難しかった授業評価アンケートの自由記述の分析に関し，ある大学で実施された９年分，約６万件のデータに対して，潜在ディリクレ分配モデル(LDA)に基づいたトピックモデルによる分析を行い，170のトピックを抽出した．抽出したトピックに対しては，一定の手順に従ってラベルを付与し，ラベルの妥当性を検証した．その結果，ラベルには十分な妥当性が確認され，トピックモデルによる分類が全体的には人間の感覚に適合したものであることが示された．本研究ではさらに，自由記述を科目群の情報と紐付けて分析を行い，各科目群に存在するトピックの割合や，全体の傾向と比較した各科目群のトピック分布の特...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in日本教育工学会論文誌 Vol. 41; no. 3; pp. 233 - 244
Main Authors 松河, 秀哉, 大山, 牧子, 根岸, 千悠, 岩﨑, 千晶, 新居, 佳子, 堀田, 博史
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 一般社団法人　日本教育工学会 31.12.2017
Subjects
テキストマイニング
トピックモデル
ビッグデータの分析
授業評価
自由記述
Online AccessGet full text
ISSN1349-8290
2189-6453
DOI10.15077/jjet.41018

Cover

More Information
Summary:本研究では，様々な制約から活用が難しかった授業評価アンケートの自由記述の分析に関し，ある大学で実施された９年分，約６万件のデータに対して，潜在ディリクレ分配モデル(LDA)に基づいたトピックモデルによる分析を行い，170のトピックを抽出した．抽出したトピックに対しては，一定の手順に従ってラベルを付与し，ラベルの妥当性を検証した．その結果，ラベルには十分な妥当性が確認され，トピックモデルによる分類が全体的には人間の感覚に適合したものであることが示された．本研究ではさらに，自由記述を科目群の情報と紐付けて分析を行い，各科目群に存在するトピックの割合や，全体の傾向と比較した各科目群のトピック分布の特徴について，クロス表による情報の可視化を行った．こうした分析手法は今後Institutional Research (IR)，Learning Analytics (LA)等での応用が期待される．
ISSN:1349-8290
2189-6453
DOI:10.15077/jjet.41018