@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00226303,
 author = {宮崎, 佑馬 and 峰松, 翼 and 谷口, 雄太 and 大久保, 文哉 and 島田, 敬士},
 issue = {10},
 month = {Jun},
 note = {デジタル教材は，学習者が行った操作ログを記録できるため，活動分析やパフォーマンス予測などラーニングアナリティクスを行う際に，学習者の活動特徴を獲得するための有用なデータとして用いられる．従来研究で利用される特徴量の多くはページ閲覧時間や特定操作の回数などが主流であるが，集計期間全体での累積となるため各学習者ごとの学習の流れが特徴表現に保持されないという課題があった．そこで本研究では，自然言語処理分野で用いられる特徴表現手法を利用して学生がデジタル教材に行った学習操作間の前後関係や時間間隔といった情報を保持した分散表現の生成手法「E2Vec」を提案する．また，E2Vec によって生成した学習者特徴表現を At-risk 学生検知に適用し，表現能力の検証を行った結果を報告する．},
 title = {教育データの分散表現生成手法の提案とAt-risk学生検知への応用},
 year = {2023}
}