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タイトル: <研究論文>オンデマンド型ライティング授業の改善に向けた授業評価分析 : 顧客満足分析の視点によるテキスト・マイニング
その他のタイトル: <Papers>Analysis of Course Evaluation for Improving On-demand Academic Writing Class : Text Mining Approach from the Perspective of Customer Satisfaction Analysis
著者: 武谷, 慧悟  KAKEN_name
渡, 寛法  KAKEN_name
著者名の別形: TAKETANI, Keigo
WATARI, Hironori
キーワード: 授業評価
テキスト・マイニング
顧客満足
アカデミックライティング
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course evaluation
text-mining
customer satisfaction
academic writing
feedback
発行日: 1-Dec-2015
出版者: 京都大学高等教育研究開発推進センター
誌名: 京都大学高等教育研究
巻: 21
開始ページ: 1
終了ページ: 14
抄録: Course evaluations have been widely conducted at Japanese universities to investigate students' understanding or satisfaction. However, most universities struggle to extract useful implications from their course assessments. The purpose of this study is to propose a method and perspective for effectively analyzing student course evaluations and free descriptive answers. We employed the text-mining method, using the free software "KH Coder" to calculate word frequency and find colloquial expressions in students' evaluation data. The marketing research perspective of Customer Satisfaction analysis was applied, comparing free descriptive answers between the "very satisfied" group and the "satisfied" group. We investigated course evaluation of the on-demand academic writing class at Waseda University, especially focusing on students' satisfaction with online feedback from instructors. As a result, particular colloquial expressions were found, such as "satisfied and question, " "scoring and lost points, " and "late and feedback." Statistically significant text analysis revealed three practical implications of class improvement: regulating the timing of feedback, developing the quality of individual support, and standardizing the instructors' grading.
URI: http://hdl.handle.net/2433/210139
出現コレクション:21号

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