留年退学予測モデルにおける授業形態変化の影響について

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-043

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): The Impact of Changes in Class Styles on the Repeating/Dropping out Prediction Model

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: オンライン授業|機械学習|データ分析|教育ビッグデータ|教育支援|online lessons|machine learning|data analysis|educational big data|education support

要約(日本語): 大学において留年・退学者の削減が重要であり，成績や出席状況等の教務データを用いて機械学習の適用により早期に予測·予防する方式が検討されている。一方近年オンライン授業等により留年・退学者の予測結果も大きく変化してきた。これは授業形態の変化により出席・成績等による学習モデルも変化したためと思われる。そこで本研究では授業形態変化の学業成績や留年退学予測への影響について検討する。授業形態が対面から遠隔さらに対面と遠隔を併用するハイブリッド方式等へ変化することによる出席状況や成績等への影響について分析し，機械学習における学習モデルの変化による予測結果への影響等についても検討する。

本誌掲載ページ: 60-62 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 357 Kバイト