@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02010011,
 author = {佐藤,匠真 and 望月,久稔},
 issue = {9},
 month = {Jun},
 note = {学生の学習履歴から成績を正確に予測できれば教育的指導に役立つが，受講者数が少ない授業では学習モデルの構築に必要なデータが不足して，予測精度が低下する．そこで，データ不足を補うために，より多くのデータを有する類似科目の授業データを利用する．しかし，異なる科目の授業データを利用することで特徴量分布に差異が生じる可能性があるため，CORALにより授業間の分布差を補正する．さらに，CORALは平均及び共分散を推定するが，少量データでは統計値の推定が不安定になりやすい．そこで，KDEによりデータを拡張し，推定の安定化を図る．別科目の授業データの活用と分布補正手法の有効性を評価するため，学習用データとして異なる科目の授業データを用いる場合と，同一科目の過去年度データを用いる場合の双方を対象として，CORALの有無及び提案手法の三手法を比較し，決定係数などに基づき評価する．},
 title = {少人数授業の成績予測におけるKDEによるデータ生成とCORALによる分布補正手法の検討},
 year = {2026}
}