学習履歴データのグラフ構造分析に基づく特徴抽出法の提案(ユビキタス学習環境/一般)
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概要
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情報システムの発展によって,様々な教育機関において学習状況やテストの受験結果の履歴を記録することが多くなってきている.このような履歴データから効果的な学習パターンなどを抽出することで,他の学習者に有用な学習知識を提示できるのではないかと思われる.しかし,履歴情報の多くは,DBなどでトランザクションデータとして保持されていることが多く,個別の学習間の関連性に注目した学習パターンの抽出に対しては,不向きであるといえる.そこで,本研究では,学習履歴データを個別の学習項目をノードとし,その学習項目の時系列関係をリンクとする有向グラフにすることで,直接的に学習のパターンを取り扱うことを考える.そして,有向グラフからの特徴的な学習パターン抽出し,各学習者を抽出パターンを用いてクラスタリングすることで,同じ学習傾向を持つ学習者でクラス分類を行うことを目的とする.
- 2008-03-01
著者
-
大野 博之
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
-
和田 貴久
青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻博士前期課程
-
稲積 宏誠
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
-
稲積 宏誠
青山学院大学理工学部
-
稲積 宏誠
青山学院大学
-
大野 博之
青山学院大 理工
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