3値出力CNNを用いた理解度診断システムの評価
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概要
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教師不在型e-learningシステムにおける理解度診断機構として本研究では連想記憶セルラニューラルネットワーク(CNN)を採用している.既報では従来型の2値出力関数を用いて設計していたため,表現できる理解度状態の数が少ないことが問題点であった.本論文では3値に拡張した出力関数を用いて連想記憶CNNを設計することにより,正解率・解答時間,および難易度を診断情報に加えることにより,14種類の理解度パターンと5種類のクラスタを定義し,実験をもとにその有用性を評価した.
- 2011-12-20
著者
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