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文章を構成する過程を測定するジ
グソー・テキストの開発
◎山口琢(フリー), 高橋慈子(ハーティネス), 

小林龍生(スコレックス), 大場みち子(公立はこだて未来大学)
v2 2016-12-19
v1 2016-12-03
2015-12-05 IPSJ CE研究会
 Taku Yamaguchi
 1
これは、発表のときのスライド(v1)に、

デモや口頭説明を補ったものです。
2016-12-19
2015-12-05 IPSJ CE研究会
 Taku Yamaguchi
 2
アジェンダ
•  研究の全体構成
•  ジグソー・テキスト
– デモ
2015-12-05 IPSJ CE研究会
 Taku Yamaguchi
 3
分析・応用(の対象)の粒度
大
 中
 小	
経営・概略的	←	→	現場・具体的/手順	
例
科目の成績
講義への参画度
(engagement)	
教え方	
考え方・解き方	
測
定
粒
度

大
科目の成績	
進学・進級
ある科目の成績
で、別の科目の
成績を推定
小
ページめくり	
編集対象の枠
成績を予測	
ドロップアウト予
測
予習・復習・講義
への参画度
考え方の指導	
批判的な読み方	
論理的な書き方
本研究の目標・ターゲット
背景: Learning Analyticsの細粒度化 
2軸で整理: 測定の粒度 x 応用の粒度
2015-12-05 IPSJ CE研究会
 Taku Yamaguchi
 4
作文アプリ
xxx
xxxx xxx
xxx xx xx
xxxx
編集操作の記録
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文章
▲▲ ▲

学習者の
論理的思考
学習者の
編集操作
指導者
作文中に

考え方を指導
推定
分析
#1
#2
#3#4
目的: 考え方の学習・指導
大規模、リアルタイム、自習
細粒度で測定して、細粒度で応用
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 Taku Yamaguchi
 5
研究を進める上での課題
やってみないと分からない:
•  どのような測定する仕組みが可能で、
•  どのようなデータを得られて、
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•  どのように分析すれば、
•  何が分かるのか、何ができるのか
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 Taku Yamaguchi
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2015-12-05 IPSJ CE研究会
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▲▲ ▲

アプローチ: インクリメンタル
フィードバックしながら、多様化、精度向上
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2015-12-05 IPSJ CE研究会
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2015-12-05 IPSJ CE研究会
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教材アプリ	
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•  時系列散布図をみると、パター
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講師の講評
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•  同じ人が、同じ課題で作文してるのに、講評の前後でパターンが違う
–  講評前: 端から順番(左) vs. 講評後: 行ったり来たり(右)
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 13
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•  共起する場所・区間
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–  時間軸上や編集操作列上で
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の単位同士は関係が強いだ
ろう
•  N-gram
–  連続するN回の操作
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編集操作の時間的共起
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編集操作の共起行列
教材アプリ	
記録	
[データ]
分析	
[理論]
指導・学習	
[応用]
n回目とn+1回目の編集操作
6回目の編集対象: cc_8
7 (= 6 + 1)回目の編集対象: cc_12
+1
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共起行列をスカラー化
EOI Editing Operations Indicator
↓
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↑↓関係がありそう

EOI
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 18
教材アプリ	
記録	
[データ]
分析	
[理論]
指導・学習	
[応用]
フィードバック
「誤字脱字などの修正を排除して、

論理的構成に絞った思考過程を

測定・分析して役立てたい」
↓
ジグソーテキスト

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 19
教材アプリ	
記録	
[データ]
分析	
[理論]
指導・学習	
[応用]
ジグソーテキスト
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https://cc-study.appspot.com/
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 22
教材アプリ	
記録	
[データ]
分析	
[理論]
指導・学習	
[応用]
学習分析は細粒度化が進んでいる。
s1
読解では、電子書籍のページめくりを記録して学習者の参画度合いを知…
s2
記録・分析した作文行動には誤字脱字や表現の修正も含まれている。
s4
別の作文アプリケーションによって文章の論理構成のみを問うような課題を…
s5
そこで、文の並べ替え作文を課題とし編集操作を記録するジグソー・…
s6
われわれは、これまでに、作文について、作文行動を記録・分析した…
s3
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 23
学習分析は細粒度化が進んでいる。
s1
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s2
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 24
ドラッグ開始: 前(上) s1、対象 s3、後(下) s4
ドロップ: 前(上) s6、対象 s3、後(下) s5
デモ#1 並べ替え操作
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 25
2015-12-05 IPSJ CE研究会
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 26
ドラッグ開始
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 27
ドロップ
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 28
1つの並べ替え操作が完了
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 29
デモ#2 データ
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 30
直前までの操作を分析・可視化する画面
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 31
操作ログ
1.  時刻「2016-12-19T11:08:22.350Z」に、「1の文」が前、「8の文」が後ろにあった「4
の文」を、ドラッグ開始した。
2.  時刻「2016-12-19T11:08:39.321Z」に、「6の文」の後、「5の文」の前に、「4の文」を
ドロップした。
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 32
デモ#3 分析1
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 33
時系列の散布図
•  「4の文」を、ドラッグ開始して、ドロップした。
•  数が少ないと、これだけから何かを読み取るのは難しそう…
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 34
共起行列
•  デモ#1のドロップ操作対応する、文の共起行列。行と列は、元の文の順序に並ん
でいる。セルの数値は、各行の文(対象)を、列の文の前または後(上または下)の
どちらかに、ドロップして挿入した回数。
•  これらは、行の文と列の文とが隣り合うべき(共起する、collocate)とプレーヤーが
判断した回数と、解釈できるかもしれない。
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 35
分析: 予想される課題
•  ドロップ先(移動先)の前後(上下)の文、両方と
関係が深いとは言えない、どちらかだけの可
能性が高い。
↓
•  Topic Writerでの共起行列やEOIとは別の分
析手法が必要か?
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 36
方針: 関係の薄さに基づく分析
•  ドラッグ開始(移動元)の前後(上下)の文とは、
両方共と関係が薄いと言える。
↓
排起行列: 文同士が隣り合って「起きる」ことを
互いに「排除」した回数。
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デモ#4 分析2
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 38
排起行列
•  デモ#1のドラッグ開始操作に対応する、文の排起行列。行と列は元の文の順序で並んでいる。セ
ルの数値は、各行の文(対象)を、列の文と前または後(上または下)のどちらかで隣り合っていた
状態から、ドラッグして取り出した回数。
•  これは、「行の文と列の文が並ぶのは誤り(排起(はいき)する、exlocate、造語)だ」とプレーヤーが
判断した回数と、解釈できるかもしれない。
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 Taku Yamaguchi
 39
まとめ
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 Taku Yamaguchi
 40
アプリケーション	
記録	
[データ]
分析	
[理論]
指導・学習	
[応用]
トピック・ライター
ジグソー・テキスト
編集操作の共起分析(関係の深さに基づく分析)
Editing Operations Indicator (EOI)
? 関係の浅さ・薄さに基づく分析
フィードバック: 文章の論理的構成に

特化した指導・学習を
• 操作種別
• 対象
• マトリックス・

コンテキスト
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今後
•  ジグソー・テキストで、編集操作を測定して、
実データを集める
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 42

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