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J-GLOBAL ID：201202238110684464   整理番号：12A1710186

筆記情報と時系列モデルを用いた学習者つまずき検出

著者 (5件)： 浅井洋樹 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  浅井洋樹 (早稲田大 メディアネットワークセ) ,  野澤明里 (早稲田大 基幹理工) ,  苑田翔吾 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  山名早人 (早稲田大 理工学術院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 269(ET2012 37-52)  ページ： 65-70  発行年： 2012年10月20日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： 時系列 ,  *CAI【計算機】 ,  書法 ,  学校教育 ,  学習障害 ,  eラーニング ,  遠隔教育 ,  *自己回帰モデル
準シソーラス用語： *学習支援 ,  手書き ,  初等教育 ,  *ARモデル

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

引用文献 (16件)：

• 文部科学省. 教育の情報化ビジョン. http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/23/04/130548. 2011
• CARBONELL, J.R. AI in CAI: An Artificial-Intelligence Approach of Computer-Assisted Instruction. IEEE A Trans. On Man-Machine Systems. 1970, dec, 190-202
• 溝口理一郎. 知的教育システム. 情報姓理デ. 1995, 36[2], 177-186
• 大規説乎. 粗学習環境の構成論. 信学論. 2000, j83[6], 515-522
• 桑原恒夫. 個人進度別教育支援システム( M E S I A ) における行き詰事生徒の支援機能とその効果. 信学論. 2000, J83[9], 1013-1024

タイトルに関連する用語 (3件)： 筆記 ,  時系列モデル ,  学習者