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J-GLOBAL ID：201902248990965451   整理番号：19A0615877

科目選択支援のためのSDLRSに基づく成績予測に関する考察

著者 (5件)： 近藤伸彦 (首都大学東京 大学教セ) ,  松田岳士 (首都大学東京 大学教セ) ,  渡辺雄貴 (東京理大 教育支援機構) ,  重田勝介 (北大 情報基盤セ) ,  加藤浩 (放送大 教養)
資料名： 教育システム情報学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (教育システム情報学会全国大会(CD-ROM))
巻： 43rd  ページ： ROMBUNNO.H4-3  発行年： 2018年 
JST資料番号： L2603B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 学生が履修科目を選択する際に,従来のシラバス情報だけでなく,学生自身の特性と科目の特性とのマッチングをもとにした情報が示されれば,より充実した科目選択支援が可能になると考えられる。本発表では,そのような情報を示すための基礎研究として,自己管理学習のレディネス尺度SDLRSに基づき機械学習の手法を用いて授業の成績を予測することを考える。実際のいくつかの授業における実験結果から,適当なアルゴリズムを用いれば一定の性能をもった予測ができる可能性が示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： 学校教育 ,  大学 ,  *カリキュラム ,  学習 ,  *機械学習 ,  心理尺度 ,  アンケート ,  パターン分類 ,  サポートベクトルマシン ,  回帰分析 ,  *予測モデル ,  *意思決定 ,  *CMI【計算機】 ,  *タスクパフォーマンス ,  *意思決定支援 ,  *選択行動 ,  *モデル
準シソーラス用語： シラバス ,  レディネス ,  ロジスティック回帰 ,  学業成績 ,  *自己管理学習 ,  成績評価

分類 (2件)： CAI  (JE09000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 支援 ,  成績 ,  予測