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  1. 紀要
  2. 第17号(2023)

喫煙防止授業後の感想文のテキストマイニングによる分析 第2報 ‐頻出語,共起ネットワーク,クラスター分析と原文から考える‐

https://doi.org/10.18933/00000479
https://doi.org/10.18933/00000479
e3f0ab8a-6813-4fb8-8fc8-34429b43bbe6
名前 / ファイル ライセンス アクション
喫煙防止授業後の感想文のテキストマイニングによる分析 第2報-頻出語,共起ネットワーク,クラスター分析と原文から考える-.pdf 喫煙防止授業後の感想文のテキストマイニングによる分析 第2報-頻出語,共起ネットワーク,クラスター分析と原文から考える- (5.8 MB)
license.icon
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2023-04-03
タイトル
タイトル 喫煙防止授業後の感想文のテキストマイニングによる分析 第2報 ‐頻出語,共起ネットワーク,クラスター分析と原文から考える‐
言語 ja
タイトル
タイトル Analysis by text mining of impressions after smoking prevention class 2nd report -Thinking from frequent language, co-occurrence network, cluster analysis and original text-
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 喫煙防止授業
キーワード
主題Scheme Other
主題 感想文
キーワード
主題Scheme Other
主題 テキストマイニング
キーワード
主題Scheme Other
主題 可視化
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 smoking prevention class
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 impression text
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 text mining
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 visualization
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.18933/00000479
ID登録タイプ JaLC
その他(別言語等)のタイトル
その他のタイトル Analysis by text mining of impressions after smoking prevention class 2nd report -Thinking from frequent language, co-occurrence network, cluster analysis and original text-
言語 en
著者 菅沼, 徳夫

× 菅沼, 徳夫

ja 菅沼, 徳夫

ja-Kana スガヌマ, ノリオ

en Suganuma, Norio

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究の目的は,第1報を受けて新たな2校の中学校1年生のテキストデータを用いて,喫煙防止教育授業後に回答した自由記述をテキストマイニングによって分析し,印象に残った授業内容や授業に対する評価などを数量化されたデータとして可視化する.頻出語の分析,共起ネットワーク分析,クラスター分析を行い,授業改善の検討などを試みることである.C中学校,D中学校2校の中学校1年生330名のテキストデータを分析対象とした.単語頻度解析では,C中学校,D中学校ともに類似した単語の出現頻度や異なる頻出頻度がみられた.講義中使用した単語では「病気」「買う」「体」「周り」「お金」が出現した.授業に対する評価の単語では「知る」「改めて」「びっくり」「体験」などが出現した.両校の可視化されたデータの比較では第1報では見られなかった差異が出現した.また第1報ではできなかった階層クラスター分析を行った.この結果から考察をする.今後は,他の単元の保健授業での感想データを集め,中学生の既存知識や授業で印象に残る内容,残りにくい内容を検討し,授業改善に役立てようと考える.
言語 ja
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The purpose of this study is to use text data from two new junior high school first-year students to analyze the free-form answers given after smoking prevention education classes by text mining, and to quantify the impressions of class content and class evaluations. It is to try to examine the improvement of lessons by visualizing as data, analyzing frequent words, co-occurrence network analysis, cluster analysis, etc. Text data of 330 first-year junior high school students from two junior high schools, C and D, were analyzed. In the word frequency analysis, both C junior high school and D junior high school showed similar frequency of occurrence of words and different frequency of occurrence. Among the words used during the lecture, "disease", "buy", "body", "surroundings" and "money" appeared. Words used to evaluate the class included "know," "again," "surprise," and "experience." In the cluster analysis, 5 clusters of C junior high schools and 6 clusters of D junior high schools appeared, and the characteristics of quantitative data appeared. This time, we conducted cluster analysis, which could not be analyzed in the first report, and added considerations based on quantitative data and the original text. In the future, we will collect feedback data from health classes in other units, consider the existing knowledge of junior high school students and the content that remains in the class and the content that is difficult to remember, and use it to improve classes.
言語 en
書誌情報 了德寺大学研究紀要
en : The Bullentin of Ryotokuji University

号 17, p. 122-134, 発行日 2023
出版者
出版者 了德寺大学
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1881-9796
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12217741
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-06-20 15:58:15.309973
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