クラスタリングを用いた学習者の習熟度評価に関する考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT17047

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2017/03/26

タイトル(英語): A Study on a Skill Evaluation of Learners Using a Clustering Method

著者名: 今地 大武(広島大学),川田 和男(広島大学),脇谷 伸(広島大学),山本 透(広島大学)

著者名(英語): Hiromu Imaji(Hiroshima University),Kazuo Kawada(Hiroshima University),Shin Wakitani(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University)

キーワード: 能力|クラスタリング|習熟度の評価|Skill|Clustering|Evaluation of Learners

要約(日本語): 近年，教育分野では生徒個々の能力に合わせた指導方法の確立が重要となっている．一方で教育現場では，先生が自身の主観に基づき生徒の能力を定性的に判断，指導方針を決定している現状があり，改善が望まれている．そこで本研究は階層型ラスタリングを用いたクラスタリングに基づいて，学習者の自己評価を用いた評価指標の妥当性を検証し，さらに，妥当性の検証された評価指標を用いたクラスタリング・モデルの提案を目指した．

要約(英語): In recent years, proposing a teaching method based on the individual skill of each student is important in the field of education. On the other hand, there is a situation that the teacher subjectively judges students' skills and decides guidance policy. Therefore, it is important to approach students' skill evaluation method. In this research, validity of evaluation indices using self evaluation of learners is verified based on hierarchical clustering. Furthermore this study aim to propose clustering model using these evaluation indices.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 848 Kバイト