進化的計算手法を用いた学習者の習熟度モデルのパラメータ推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC7-5

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Parameter Estimation of Skill Evaluation Model using Evolutionary Computation

著者名: 長松 正康(広島大学),川田 和男(広島大学),山本 透(広島大学)

著者名(英語): Masayasu Nagamatsu(Hiroshima University),Kazuo Kawada(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University)

キーワード: 遺伝的アルゴリズム|習熟度モデル|パラメータ推定パラメータ推定|Genetic Algorithm|Skill Evaluation Model|Parameter Estimation

要約(日本語): 学習指導や職業におけるスキル獲得を効果的に促進するためには，学習者個別の学習状況の把握と，これに基づく適切な指導が必要となる。近年，このような個人差の生理学的基盤が次第にあきらかにされてきており，学習初期のパフォーマンスから，個人ごとに異なる習熟特性の直接測定に基づいて，その後の習熟過程を予測できれば，個人の習熟特性に応じた最適な学習支援が可能となる。この問題に対して著者らは，スキル獲得における習熟過程を制御工学における「一次遅れ＋むだ時間系」とみなしたモデル化を行い，時定数T，むだ時間L，システムゲインKの各パラメータについて，スキル習熟過程のモデルとしてみた場合の対応関係や意味について示した。本論文では，計測された試行データから遺伝的アルゴリズムによってTKLの各パラメータを算出する際の適応度関数について，モデル化の対象である「人間における習熟過に習熟度の推定を行う方法について検討を行った。

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