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J-GLOBAL ID:201702238714444764   整理番号:17A0142301

企業内eラーニングにおける社会人の最終学習状態推定

著者 (4件):
資料名:
巻: 40  号: Suppl.  ページ: 85-88  発行年: 2017年01月15日 
JST資料番号: L4329A  ISSN: 1349-8290  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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本論文では,企業内eラーニングにおける社会人に対して適切な学習支援を行うためにコース不合格可能性が高い学習者を早期発見することを目的として,LMSに蓄積された学習ログから最終学習状態を推定し,その評価を行った。滞在可能期間が8週間のコースを対象として,4週目終了時点の学習ログに4種類の機械学習手法を適用させることで最終学習状態の推定をし,その精度の比較および評価を行った。4つの機械学習手法のうち3つで7割を超える正確度で推定することができた。この結果から,学習時期中盤までの学習ログを用いた最終学習状態推定の有用性が示され,学習時期後半の学習支援をより適切に行うことが可能になった。(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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CAI  ,  職務管理 
引用文献 (10件):
  • LYKOURENTZOU,I. , GIANNOUKOS,I. and NIKOLOPOULOS, V. et al. (2009) Dropout prediction in e-learning courses through the combination of machine learning techniques, Computer & Education, 53:950-965
  • 松田岳士,山田政寛 (2009) 学習計画習慣の有無によるeラーニングにおける学習行動の相違について,日本教育工学会論文誌,33(Suppl.):113-116
  • 杉山いおり(2016)企業内eラーニングにおける学習行動分析および最終学習状態の推定,東京工業大学大学院修士論文
  • SUGIYAMA, I., WATANABE, Y., KATO, H. and NISHIHARA, A. (2015). Learning Actions Analysis of Working Adults in Workplace e-Learning. In Proceedings of E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education 2015, pp. 946-954
  • SUGIYAMA, I., WATANABE, Y., KATO, H. and NISHIHARA, A. (2016). Time-of-Day Analysis of Learning Actions in Workplace e-Learning, INTED2016 Proceedings, pp. 2781-2788
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タイトルに関連する用語 (5件):
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