国内会議
差分パターンマイニングによる重みづけを利用したfastText特徴による成績予測
- Author
- 舘良太，平川翼，山下隆義，藤吉弘亘
- Publication
- 第44回教育学習支援情報システム研究発表会
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教育教材のデジタル化に伴い，学習ログデータを用いた成績の予測が期待されている．従来研究では，デジタル教材に対する操作回数ヒストグラム特徴を機械学習モデルに入力することで成績予測を行っている．しかし，この手法では時系列を考慮していないため，学習行動パターンを反映させた成績予測が困難である．そこで，我々は，学習行動を埋め込み特徴としたfastText を用いることで時系列を維持する．そして，差分パターンマイニングにより有意な差を持つ学習行動を検出し，そのfastText に重みづけを行う．評価実験より，提案手法は従来手法よりも成績予測精度が向上し，学習行動の重みづけが有効であることが分かった．