教育者支援のための機械学習手法を用いた学習者の多段階分類

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-1

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Multistage Classification of Learners Using Machine Learning Methods for Educator Support

著者名: 林田 智弘（広島大学）,脇谷 伸（広島大学）,堤 健人（山口大学）,木下 拓矢（広島大学）,関崎 真也（広島大学）,西崎 一郎（広島大学）

著者名(英語): Tomohiro Hayashida (Hiroshima University),Shin Wakitani (Hiroshima University),Kento Tsutsumi (Yamaguchi University),Takuya Kinoshita (Hiroshima University),Shinya Sekizaki (Hiroshima University),Ichiro Nishizaki (Hiroshima University)

キーワード: 学習支援システム|学習者分類|決定木決定木|Learning support system|Learners classification|Decision tree

要約(日本語): 本研究は，学習者のパフォーマンスを予測するための機械学習に基づく多段階分類法を開発し，教育資源の効率的な配分と学習管理システムのための個別最適なまなびのための教材提供につながる手法の開発を目的とする．近年，全ての小中学校で一人一台のデバイスを導入するGIGAスクール構想が展開され，IoT技術の活用による個別学習が推進されています．さらに，機械学習モデルを用いて学習者のデータに基づく到達度の予測による，教育の質を向上を目指す．提案手法により，教育内容の個別化を促進し教育者の負担を軽減し，教育全体を効率化することが期待される．