| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-11-25 |
| タイトル |
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タイトル |
少量の学習ログからの成績予測モデル構築に関する予備的検討 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
CLE学生セッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属 |
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名古屋大学 |
| 著者所属 |
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理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト |
| 著者所属 |
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愛知工科大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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RIKEN GRP |
| 著者所属(英) |
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en |
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Aichi University of Technology |
| 著者名 |
尾﨑, 優也
出口, 大輔
村瀬, 洋
川西, 康友
久徳, 遙矢
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本発表では，学習ログからの成績予測モデル構築手法に関する予備的な検討結果について報告を行う．現在，デジタル教材配信システムによって提供される教材を使用して講義を行い，受講生の学習活動をログとして取得する取り組みが大学等の高等教育機関で実施され始めている．このような学習ログを用いて講義内容に対する学生の理解度を推定するといった様々なデータ利用法が模索されており，その一例として At-risk 検出への応用が提案されている．At-risk 検出では，最終的に良い成績が得られない学生を At-risk 学生，良い成績を収める学生を No-risk 学生と定義し，それらを分類するタスクである．この At-risk 検出は学期初めの数週間経過後に実施し，早期に対策を講じる目的で行われる．しかし，期間の早い段階で At-risk 検出をする場合，利用できる学習ログが少ないため高い精度が得られないという課題がある．そこで本発表では，学期初めの数週間という少量の学習ログから精度良く At-risk 検出を行うための手法について検討した結果について報告する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10096193 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータと教育（CE）
巻 2023-CE-172,
号 18,
p. 1-5,
発行日 2023-11-25
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8930 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CE23172018.pdf (857.6 kB)
