Character-level CNNを用いたディプロマポリシーとカリキュラムポリシーの整合性判定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18093

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): Consistency judgment of diploma policy and curriculum policy using Character-level CNN

著者名: 宮崎 和光(大学改革支援・学位授与機構),井田 正明(大学改革支援・学位授与機構)

著者名(英語): Kazuteru Miyazaki(National Institution for Academic Degrees and Quality Enhancement of Higher Education),Masaaki Ida(National Institution for Academic Degrees and Quality Enhancement of Higher Education)

キーワード: 深層学習|テキスト分類|支援システム|情報技術|大学改革支援|Deep Learning|Text Classification|Support System|Information Technology|Quality Enhancement of Higher Education

要約(日本語): 大学改革支援・学位授与機構では大量のテキストデータを扱う。そのため情報技術を活用した支援システムが求められている。本論文では、大学等が公表している３つのポリシーのうち、ディプロマポリシーとカリキュラムポリシーの整合性を判定するシステムについて述べる。

要約(英語): It is necessary to handle an enormous amount of text data in National Institution for Academic Degrees and Quality Enhancement of Higher Education. Therefore, a support system using information technology is desired. In this paper, we will consider the preliminary system using character-level convolutional neural networks to judge the consistency between diploma policy and curriculum polcy.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 900 Kバイト