学習者回答の判別結果にもとづく事例研修のための助言ルール選択方式

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS14036

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2014/09/25

タイトル(英語): A Tutoring Rule Selection Method for Case-based e-Learning based on Learner's Answer Discrimination

著者名: 久兼 大知(大阪大学),大月 みなみ(大阪大学),鮫島 正樹(大阪大学)

著者名(英語): Hisakane Daichi(Osaka University),Otsuki Minami(Osaka University),Samejima Masaki(Osaka University)

キーワード: 事例研修|ｅ－ラーニング|多クラスＳＶＭ|知的教授システム|Case-based learning|e-Learning|Multi-class SVM|Intelligent tutoring system

要約(日本語): 本稿では、事例学習のe-Learningシステムにおいて、学習者が入力した回答に対する、適切な助言提示ルールを選択し、学習者に助言を提示することを目的とする。提案システムでは、学習者の回答とそれに対する正しい助言のセットを記録して学習データとし、多クラスSVMによって学習者の回答が対応する助言提示ルールを判別する。同一の助言提示ルールに対応する場合、判別結果同士が類似することに着目し、判別結果の類似している助言提示ルールを選択する。

要約(英語): The purpose of this research is to show advice to a learner's answer inputted to case-based e-Learning system by selecting tutoring rules. The proposed system uses the history of learners' answers and their appropriate advice as supervised data and apply Multi-class SVM with the data to discriminate the learners' answers to each tutoring rule. Based on the similarity of the discriminating result, the proposed method selects the tutoring rule.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,000 Kバイト