WEBベース学習における学習履歴に基づく統計的学習者モデルの構築(<特集> 遠隔教育/一般)

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概要

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情報システムの発展に伴って,今後WEBベースでの学習システムがますます増大していくものと考えられる.しかし,WEBベース学習システムにおいては,大量の学習者を対象とするため,教育者が個々の学習者に適した指導を行うことが困難である.本研究では,各学習者の持つ管既・特性を表す学習者モデルを,学習履歴の統計的処理によって推定することを試みるものである.学習者モデルは学習者特性(個性),理解度,適当度,時間的特性により構成され,学習ナビゲーション等に利用することにより学習効率の向上が期待される.簡単な教材を用いた授業時の評価実験の結果,提案モデルの有効性が確認された.また,推定された学習者特性(個性)が現実のものとほぼ一致することが確認された.
2004-02-27

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