[論文レビュー] A Simple Recommender Engine for Matching Final-Year Project Student with Supervisor

Mohammad Hafiz Ismail, Tajul Rosli Razak+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 8, 2019

Educational Technology and Assessment参考文献 3被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、アンケートで得られた関心データを用いて、最終年次プロジェクトの学生と指導教員をユークリッド距離アルゴリズムでマッチングするシンプルなレコメンデーションエンジンを提案する。Javaで実装された本システムは、初期テストを通じて実現可能性を示しており、学術的プロジェクトにおける学生・指導教員のマッチング課題に対して有望な解決策を提供する。

ABSTRACT

This paper discusses a simple recommender engine, which can match final year project student based on their interests with potential supervisors. The recommender engine is constructed based on Euclidean distance algorithm. The initial input data for the recommender system is obtained by distributing questionnaire to final year students and recording their response in CSV format. The recommender engine is implemented using Java class and application, and result of the initial tests has shown promises that the project is feasible to be pursued as it has the potential of solving the problem of final year students in finding their potential supervisors.

研究の動機と目的

• 最終年次学生が適切なプロジェクト指導教員を見つけることの困難さに対処すること。
• 学術的環境における学生・指導教員のマッチングに向け、軽量で実用的な解決策を開発すること。
• ユークリッド距離のような基本的な類似度測定法を用いたレコメンデーションシステムの実現可能性を評価すること。
• 学術機関がプロジェクト指導のマッチングを改善するためにスケーラブルかつ実装可能なツールを提供すること。

提案手法

• 最終年次学生に配布された構造化されたアンケートを通じて、学生の関心を収集する。
• 構造化されたデータ処理を可能にするために、応答をCSV形式で保存する。
• 学生の関心と指導教員の専門分野の類似度を計算するために、ユークリッド距離アルゴリズムを用いたレコメンデーションエンジンを実装する。
• アプリケーションの構築とデプロイにJavaをプログラミング言語として使用する。
• 最小のユークリッド距離スコアに基づいて、潜在的な学生・指導教員のマッチングをランク付けする。
• 実現可能性とパフォーマンスを評価するため、初期テストを通じてシステムを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 シンプルなレコメンデーションシステムは、関心の一致に基づいて、最終年次プロジェクトの学生と適切な指導教員を効果的にマッチングできるか？
• RQ2 ユークリッド距離アルゴリズムは、学生と指導教員の関心プロファイル間の類似度をどの程度正確に測定できるか？
• RQ3 学術機関における学生・指導教員のマッチングに、軽量で複雑でないシステムを実装する可行性はいかがなものか？
• RQ4 アンケートに基づく関心データは、信頼性の高いレコメンデーションを生成するために効果的に利用できるか？

主な発見

• レコメンデーションエンジンは、ユークリッド距離アルゴリズムを用いて、学生の関心と指導教員のプロファイル間の類似度スコアを成功裏に計算した。
• 初期テストの結果、本システムは実装可能であり、学生・指導教員のマッチング問題の解決に向けて有望であることが示された。
• CSV形式での構造化されたアンケートデータの使用により、効率的なデータ処理とレコメンデーションパイプラインへの統合が可能になった。
• Javaで実装された本システムは、学術環境における実用性とデプロイのしやすさを示している。
• 本アプローチは軽量であり、複雑な機械学習モデルを必要としないため、中小規模の機関にとってもアクセスしやすい。
• 本研究では、基本的な類似度測定法が、学術的指導マッチングの文脈で意味のあるレコメンデーションをもたらす可能性を確認した。