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シラバス情報による科目間類似度を用いた授業理解度向上に関する一考察
○浮田善文(横浜商科大),齋藤友彦(湘南工科大),松嶋敏泰(早大)
近年,社会の様々な場面で,問題解決にAI・データサイエンスが活用されるようになってきている.文系学部においても,これまでデータとの繋がりがあまり見られなかった授業科目に今後,AI・データサイエンスを取り入れた学習内容が必要になると考えられる.このため,より良い授業のために,関連する開講科目間の繋がりを知ることは重要である. また,学問分野分類の異なる科目間での関連や,高校科目との関連も存在するため,これらの関連情報が学生の授業内容の深い理解に役立つと思われる.そこで,本研究では,筆者が所属している大学の開講科目全体と高校科目について,シラバス情報を用いることで科目間類似度を容易に導出可能であることを示す.また,学生の授業理解度向上への科目間類似度の活用に関する考察を行う.