※一部利用できない機能があります
因子分析と因果モデル構成の統合を自動化する試み
- フォーマット:
- 論文
- 責任表示:
- フルタ, タカヒサ ; ハットリ, ミツヒロ ; ハシヅメ, トモノリ ; Furuta, Takahisa ; Hattori, Mitsuhiro ; Hashizume, Tomonori ; 古田, 貴久 ; 服部, 光宏 ; 橋詰, 倫典
- 言語:
- 日本語
- 出版情報:
- 群馬大学教育学部, 2016-02-18
- 著者名:
フルタ, タカヒサ ハットリ, ミツヒロ ハシヅメ, トモノリ Furuta, Takahisa Hattori, Mitsuhiro Hashizume, Tomonori 古田, 貴久 服部, 光宏 橋詰, 倫典 - 掲載情報:
- 群馬大学教育学部紀要. 芸術・技術・体育・生活科学編
- ISSN:
- 0533-6627
- 巻:
- 51
- 開始ページ:
- 101
- 終了ページ:
- 109
- バージョン:
- VoR
- 概要:
- Departmental Bulletin Paper<br />本研究では、因子分析と因果モデル生成との効率的な統合を目標に、因子をランダム・サンプリングで構成し、それらの因子間の因果モデルを、因子間の固定した因果関係を与えた場合と、ベイジアン・ネットワークでデータから動的に構成した場合の2通りの方法で自動探索を試みた。対象としたデータは、2014年に群馬県内の2つの中学校で、技術の「計測と制御」単元で実施した、コンピュータと情報および問題解決に関する意識調査へ … の回答である。因子の総数を4つとして、1,000万回のランダム・サンプリングで全探索空間の0.13%ずつを探索したところ、30~130通りの因果モデルが生成された。因果関係の終端ノードを「プログラミングが好き」とした場合、4因子の因果モデルでは1モデルの統計的妥当性が確認された。が、「IT・理工系職業への関心」を終端ノードとした場合は、妥当なモデルが生成されなかった。得られたモデルの内容は、教材研究上の有益な示唆を与えるものであった。探索空間の広さをいかに制限するかが課題である。 続きを見る
類似資料:
群馬大学教育学部附属学校教育臨床総合センター | |
群馬大学教育学部 |
群馬大学大学院理工学府 |
群馬大学共同教育学部附属教育実践センター |
群馬大学大学院教育学研究科, 2016 |
群馬大学教育学部 |
文芸社 |
群馬大学共同教育学部 |
CQ出版 |
群馬大学共同教育学部 |
アイピーシー |