Sekce 7Podpora učení žáků a studentů: teorie a praxe
Autoři: Jan Nehyba, Michal Štefánik, Jana Kratochvílová
Abstrakt: Cílem příspěvku je aplikovat meta-model reflektivního psaní (Ullmann, 2015, 2019) na deníky studentů učitelství, které popisují jejich zkušenosti z praxe. Aplikace spočívala v klasifikaci 200 ref lektivních deníků podle kategorií ref lektivního psaní (deduktivní kódování). Následně takto klasifikované deníky budou sloužit jako vstupní data pro strojové učení, díky kterému se vytvoří model automatického rozpoznávání kategorií reflexe v reflektivním psaní.
Klíčová slova: reflektivní deník, reflexe, studenti učitelství, zpracování přirozeného jazyka, strojové učení
Title: Automatic detection of reflective writing in pre-service teachers
Abstract: In this paper, we present the application of Machine Learning (ML) for Natural Language Processing (NLP) in the area of educational research. We use a meta-model of reflective writing (Ullmann, 2019) to annotate 200 reflective diaries of pre-service teachers. Subsequently, this annotated corpus is used as input data to create a machine-based model. This model will be used for automatic detection of the categories in reflective diaries of pre-service teachers. We expect to achieve a similar degree of accuracy for the Czech language as achieved with the English language (see Ullmann, 2019). The next result will be the distribution of individual categories on the whole corpus of reflective diaries (approx. 1200 diaries) depending on the fields of the students and the influence of the time when the diaries were written.
Keywords: reflective diary, reflection, pre-service teachers, natural language processing, machine learning
Download the article in English [PDF]: Not available