筆記情報と時系列モデルを用いた学習者つまずき検出(教育・学習支援プラットフォーム/一般)
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概要
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生徒の学習を支援する際に必要なプロセスとして,つまずきの検知が挙げられる.CAIのつまずき検出に関する研究では,採点結果や解答所要時間,センサーから取得した学習者の顔画像や脈拍などの生体情報,そして入力デバイスであるキーボードやマウスの操作履歴を利用して検知を行う研究が行われてきた.しかし現状の初等教育では筆記活動を中心とした環境であり,こうした環境におけるつまずき検出に関しては深い議論が行われてこなかった.本報告では生徒が利用するペンから得られる筆記情報を元に,つまずきを検出する手法について検討を行う.検出には時系列モデルであるARモデルを用いて学習者の手書き行動が変化する変化点を検出し,変化点間ごとに推定を行う.実施した試験評価において一定の検出性能が確認できた.
- 2012-10-20
著者
-
山名 早人
早稲田大学
-
山名 早人
電子技術総合研究所情報アーキテクチャ部
-
YAMANA Hayato
Electrotechnical Laboratory
-
山名 早人
電子技術総合研究所
-
Yamana Hayato
Dept. Of Computer Science Waseda Univ.
-
浅井 洋樹
早稲田大学大学院基幹理工学研究科:早稲田大学メディアネットワークセンター
-
野輝 明里
早稲田大学基幹理工学部
-
苑田 翔吾
早稲田大学大学院基幹理工学研究科
-
浅井 洋樹
早稲田大学大学院基幹理工学研究科早稲田大学メディアネットワークセンター
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