ラーニングアナリティクスにおける予測モデルに対する機械学習の適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-12

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Machine Learning Methods for Prediction Models in Learning Analytics

著者名: 安部 恵介(九州産業大学)

著者名(英語): Keisuke Abe()

キーワード: データ分析|機械学習|ラーニングアナリティクス|教育支援|予測モデル教育ビッグデータ|data analysis|machine learning|learning analytics|education support|prediction modeleducational big data

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大規模に蓄積され，データを活用した教育改善が重要となっている。このように教育ビッグデータを用いて，学習・教育におけるデータ解析を行う方法・アプローチとしてラーニングアナリティクスの研究が発展している。ラーニングアナリティクスでは学習に関する予測が主要な役割を果たし，機械学習を用いて予測モデルを作成し，学習者の行動予測を行う研究がされている。そこで本研究では学生の成績や出席状況等の教務データを分析し，機械学習の適用により，成績不良，留年・退学等の状況を早期に予測・予防する方式について，種々の特徴量や手法の適用により実用的な検討を行う。特に成績不良への変化の素早い検出が重要であり，出席状況から畳み込みニューラルネットワークにより成績不良への変化パターンを検出する方法についても検討する。

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