学習者の特徴抽出と分類のためのニューラルネットワークの応用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT18093

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2018/06/24

タイトル(英語): Application of neural networks for feature extraction and classification of learners

著者名: 谷本 祐輔(広島大学),林田 智弘(広島大学),山本 透(広島大学),脇谷 伸(広島大学),西﨑 一郎(広島大学),関﨑 真也(広島大学)

著者名(英語): Yusuke Tanimoto(Hiroshima University),Tomohiro Hayashida(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University),Shin Wakitani(Hiroshima University),Ichiro Nishizaki(Hiroshima University),Shinya Sekizaki(Hiroshima University)

キーワード: 学習支援システム|ニューラルネットワーク|特徴抽出|学習者の分類|Learning support system|Neural networks|Feature extraction|Classification of learners

要約(日本語): 本研究は, 新規学習者に対して最適な個別学習支援システムを提供するために, 学習支援システムに蓄積された学習者ごとの理解度を推測するための何らかの学習特性によって, 学習者を時系列データに基づいて分類することを目的とする. 本研究では, ニューラルネットワークを用いて学習者を最終的な達成度ごとに分類し, 適切な学習者支援のためのシステムを構築可能であることを示した.

要約(英語): This study proposes a procedure for feature extraction and classification of learners in a class using neural networks. The learners are classified based on some time-series data which represents or indicates understanding degree of themselves. The experimental result shows our proposed method is able to classify the learners appropriately.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 871 Kバイト