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J-GLOBAL ID：201702268225169723   整理番号：17A0690476

LMSにおける学習ログを基にした学習者の振る舞い変化を検知する試み

Consideration for Detecting Variation of Learners’ Behavior based on a Learning Log of LMS

著者 (2件)： 久保田真一郎 (熊本大) ,  岡崎直宣 (宮崎大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： CLE-22  ページ： Vol.2017-CLE-22,No.3,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月06日 
JST資料番号： U0451A  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： アダプティブな学習支援を行うためのシステムを開発するためには,そのトリガーとなる学習者の変化を検知する仕組みが必要である。オンライン学習を支援するシステムである学習支援システム(LMS)は学習者の操作やアクセスをログ(学習ログ)として記録する機能を持つ。この学習ログは学習者の行動をプログラム処理して扱うことを可能にし,その変化を検知することでアダプティブな学習支援を可能にすると考えている。初年次学生を対象にLMSを利用したブレンディッド型の教育実践を通して,LMSに記録される学習ログを基に時系列特徴ベクトルを生成し,ある窓幅内の時系列特徴ベクトルを学習用データとして主成分分析を行う。主成分分析によって得られる固有ベクトルとその後の学習ログをもとに各主成分の時系列変化を考察することで,学習者の振る舞いの変化を検知することを試みた。学習者の振る舞いの変化を検知する本研究の成果はアダプティブな学習支援を実現する上で有効であると考えている。(著者抄録)

シソーラス用語： *計算機利用システム ,  記録 ,  学習 ,  *挙動 ,  *検出 ,  教育 ,  時系列 ,  ベクトル ,  主成分分析 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： *LMS ,  ログ ,  適応学習 ,  学習者 ,  *振舞い ,  *変化検出 ,  オンライン学習 ,  学習支援 ,  初年次教育 ,  教育実践 ,  特徴ベクトル

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

引用文献 (5件)：

• 竹生久美子, 辻靖彦: 学習履歴データから可視化する通信課程と通学課程の学習者特性, 日本教育工学会研究報告集, vol. 15, no. 1, pp. 119-126 (2015).
• 中野裕司, 久保田真一郎, 松葉龍一, 戸田真志, 永井孝幸, 右田雅裕, 武藏泰雄, 喜多敏博, 杉谷賢一: LMS等を利用したオンライン科目の学習ログの抽出及び分析環境の検討, 電子情報通信学会技術研究報告. SC, サービスコンピューティング, vol. 114, no. 277, pp. 33-38 (2014).
• 山川修: LMSと対面における学習者の行動特性の比較研究, 研究報告教育学習支援情報システム(CLE), vol. 2013, no. 7, pp. 1-4, (2013).
• A. Lakhina, K. Papagiannaki, M. Crovella, C. Diot, E. D. Kolaczyk, N. Taft: Structural Analysis of Network Traffic Flows., ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Reiview, vol. 32, no. 1, pp. 61-72 (2004).
• 井手剛: 入門 機械学習による異常検知 -R による実践ガイド-, コロナ社 (2015).

タイトルに関連する用語 (4件)： LMS ,  学習 ,  ログ ,  試み