自動選定した教学IRデータに基づくアカデミック・サクセスの予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-03-13
• タイトル: 自動選定した教学IRデータに基づくアカデミック・サクセスの予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Prediction of Academic Success based on IR Data Selected Automatically
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 首都大学東京
• 著者所属: 首都大学東京
• 著者所属: 首都大学東京
• 著者所属: 東京理科大学
• 著者所属: 東北大学
• 著者所属: 国立教育政策研究所
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 首都大学東京
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute for Educational Policy Research
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Metropolitan University
• 著者名: 近藤, 伸彦; 松田, 岳士; 林, 祐司; 渡辺, 雄貴; 松河, 秀哉; 立石, 慎治; 椿本, 弥生; 山下, 英明
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 多くの学生が大学生活を通して何らかの学業面での成功 （アカデミック ・ サクセス，以下 AS） を収めるためには，教学 IR の観点から，個に応じた適切な指導や支援が有効であると考えられる．本稿では，AS の度合いの予測を学生の指導や支援に活用することを想定し，教学 IR データを用いた AS の予測モデリングについて提案する．本研究では，進化計算により，AS の度合いの予測に適した説明変数を教学IRデータから自動的に選択し，機械学習によって AS の度合いを高精度で予測するモデルを構築することを考える．実際の教学 IR データを用いた数値実験から，想定する AS に応じた予測モデルの構築が可能であることと，変数選択が予測性能の向上に有効であることが示唆された．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12496725
• 書誌情報: 研究報告教育学習支援情報システム（CLE）; 巻 2019-CLE-27, 号 10, p. 1-7, 発行日 2019-03-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8620
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会