論文の概要: Identification of Books That are Suitable for Middle School Students
Using Artificial Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07591v1
- Date: Thu, 9 Nov 2023 22:10:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-19 14:02:38.976246
- Title: Identification of Books That are Suitable for Middle School Students
Using Artificial Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた中学生に適した書籍の同定
- Authors: Alp Niksarli, Sadik Ozan Gorgu and Ege Gencer
- Abstract要約: 本研究では, 中学生の本の構造的特徴と意味的特徴を分析し, 本書の適合性を決定するアルゴリズムを開発した。
元のデータセットを構築するために前処理されたデータを使用して、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)がトレーニングされた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reading right books contributes to children's imagination and brain
development, enhances their language and emotional comprehension abilities, and
strengthens their relationships with others. Building upon the critical role of
reading books in individual development, this paper aims to develop an
algorithm that determines the suitability of books for middle school students
by analyzing their structural and semantic features. Using methods described,
an algorithm will be created that can be utilized by institutions and
individuals responsible for children's education, such as the Ministry of
National Education officials and schools. This algorithm will facilitate the
selection of books to be taught at the middle school level. With the algorithm,
the book selection process for the middle school curriculum can be expedited,
and it will serve as a preliminary reference source for those who evaluate
books by reading them. In this paper, the Python programming language was
employed, utilizing natural language processing methods. Additionally, an
artificial neural network (ANN) was trained using the data which had been
preprocessed to construct an original dataset. To train this network, suitable
books for middle school students were provided by the MEB, Oxford and Cambridge
and with content assessed based on the "R" criterion, and inappropriate books
for middle school students in terms of content were included. This trained
neural network achieved a 90.06% consistency rate in determining the
appropriateness of the test-provided books. Considering the obtained findings,
it can be concluded that the developed software has achieved the desired
objective.
- Abstract（参考訳）: 正しい本を読むことは、子供の想像力や脳の発達に寄与し、言語や感情的な理解能力を高め、他人との関係を強化する。
本論文は,本書を個人開発において重要な役割を担っている中学生を対象に,本書の構造的・意味的特徴を解析し,本書の適合性を決定するアルゴリズムを開発することを目的とする。
記述した手法を用いて、国家教育省や学校など、児童教育を担当する機関や個人が利用できるアルゴリズムを作成する。
このアルゴリズムは、中学校レベルで教えるべき本の選択を容易にする。
このアルゴリズムにより、中学校カリキュラムの書籍選択プロセスを迅速化することができ、書籍を読解して評価する者のための予備的参考資料として機能する。
本稿では,自然言語処理手法を用いてpythonプログラミング言語を開発した。
さらに、オリジナルのデータセットを構築するために前処理されたデータを使用して、人工ニューラルネットワーク(ann)をトレーニングした。
このネットワークをトレーニングするために、中学生向けの適切な書籍は、MEB、オックスフォード、ケンブリッジから提供され、「R」基準に基づいて評価されたコンテンツ、コンテンツの観点からは、中学生向けの不適切な書籍が含まれていた。
このトレーニングされたニューラルネットワークは、テストされた書籍の適切性を決定する上で、90.06%の一貫性を達成した。
得られた結果から,開発したソフトウェアが目的を達成できたと結論付けることができる。
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