教育ビッグデータを活用した機械学習の修学支援への適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS20020

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: 2020/03/16

タイトル(英語): Application of machine learning using educational big data to study support

著者名: 安部 恵介(九州産業大学),成 凱(九州産業大学)

著者名(英語): Keisuke Abe(Kyushu Sangyo University),Kai CHENG(Kyushu Sangyo University)

キーワード: 教育ビッグデータ|データ分析|機械学習|教育支援|ラーニングアナリティクス|統計分析|educational big data|data analysis|machine learning|education support|learning analytics|statistical analysis

要約(日本語): 大規模な教育データの分析の修学支援や教育改善への活用が重要となっている。留年退学者の削減等の修学支援は重要な課題であり有効な支援方式が望まれる。留年・退学の防止にはなるべく早期に予測し対策をとることが重要である。そこで本研究は、教育ビッグデ_x000D_ ータを活用した機械学習の適用により、リアルタイムな出席状況に基づく留年・退学リスクの速やかな検出、統計分析に基づくリスク定量化等により有効な改善策を提示する。

要約(英語): Study support, such as reducing the number of students who leave the school, is an important issue, and an effective support system is　desired. By applying machine learning utilizing education big data, the risk of withdrawal is detected promptly, and the risk is quantified based on statistical analysis.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,240 Kバイト