DSpace
 

Academic Knowledge Archives of Gunma Institutes >
群馬大学(Gunma University) >
10 教育学部 >
0005 群馬大学教育学部紀要 芸術・技術・体育・生活科学編 >
第51巻 (2016) >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10087/10002

Title: 因子分析と因果モデル構成の統合を自動化する試み
Other Titles: An Attempt to Automate the Integration of Factor Analysis and Construction of Causal M odels
Authors: 古田, 貴久
Furuta, Takahisa
フルタ, タカヒサ
服部, 光宏
Hattori, Mitsuhiro
ハットリ, ミツヒロ
橋詰, 倫典
Hashizume, Tomonori
ハシヅメ, トモノリ
Keywords: 因子分析
ベイジアン・ネットワーク
ランダム・サンプリング
情報とコンピュータ
factor analysis
Bayesian network
random sampling
informatics and computers
Issue Date: 18-Feb-2016
Publisher: 群馬大学教育学部
Citation: 群馬大学教育学部紀要. 芸術・技術・生活科学編. 2016, 51, p.101-109
Abstract: 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。
URI: http://hdl.handle.net/10087/10002
ISSN: 05336627
Appears in Collections:第51巻 (2016)

Files in This Item:

File Description SizeFormat
10_FURUTA.pdf585.21 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

DSpace Software Copyright © 2002-2010  Duraspace - Feedback