科目間のアソシエーション分析と合否予測による履修計画支援方式

カテゴリ：部門大会

論文No：OS1-1-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：
Course Planning Support based on Association Analysis between Subjects and Pass/fail Prediction

著者名：安部 恵介（九州産業大学）,成 凱（九州産業大学）

著者名(英語)： Keisuke Abe (Kyushu Sangyo University),Kai Cheng (Kyushu Sangyo University)

キーワード：アソシエーション分析,履修計画支援,機械学習,ラーニングアナリティクス,教育支援データ分析,association analysis,course planning support,machine learning,learning analytics,education supportdata analysis

要約(日本語)：情報化の進展により大学においても多様なデータが蓄積され、データ活用による教育改善が重要
となっている。これまでにも教務データを用いて機械学習の適用による留年退学予測等が行われ
てきたが、今後はさらに教育ビッグデータの活用により、個々の学生に対応した個別最適化学習
が重要な課題となっている。そこで本研究では個々の学生に適した履修計画の作成を支援する方
式について検討する。学生の履修科目や成績等の実績データに基づき、アソシエーション分析を
行い、科目間の関連性を明らかにすることで、各学生に適した履修計画を支援する方式を検討す
る。履修状況だけではなく合格・成績優秀等の条件も考慮した相関分析を行い、さらに合否予測
への応用についても検討する。これにより個々の学生の履修状況や成績に応じて新たな履修科目
を推奨する方式を検討する。

本誌掲載ページ：729-733p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：773Kバイト