@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00226022,
 author = {江原, 遥 and Yo, Ehara},
 issue = {1},
 month = {May},
 note = {本論文では，学習者の試験履歴や学習システムとのインタラクションデータから，学習者がどのように回答するかを予測する「学習者シミュレーション」を通じて，学習者の特性や問題の特徴を抽出するための新しいアプローチを提案する．提案手法では，大規模言語モデルを用いて，学習者が解決しようとしている問題の文脈を理解し，それに基づいて学習者がどの程度の確率で課題を解けるかを分析している．さらに，システムは学習者に適切な問題を推薦し，原理的には，個別の学習プランを提案することが可能である．, This paper proposes a method for response prediction adaptive to learners which considers the texts of questions.},
 title = {学習者シミュレーションと大規模言語モデルを用いた学習者・問題特性抽出},
 year = {2023}
}