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J-GLOBAL ID：202002282662004800   整理番号：20A0604621

教育支援システムの利用履歴に対する異常検知によるドロップアウトの早期予測の実現性について

The feasibility of early dropout prediction using anomaly detection via education support system usage history

著者 (1件)： 天野直紀 (東京工科大学)
資料名： 日本e-Learning学会誌(Web)  (Journal of Japan e-Learning Association (Web))
巻： 19  ページ： 10-14(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U1279A  ISSN： 2434-415X  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： 不登校や退学を防ぐこと(本書では,「ドロップアウト」と総称する)は,教育機関にとって非常に重要な課題である。個別の面談は,このようなドロップアウトを防ぐ現実的な方法である。しかし,面談開催者のスキルや人件費など,個々の面談の開催には様々な問題があります。本稿では,教育支援システムが提供するデータを用いて退学する学生を予測する手法として,異常検知手法を紹介した。この方法は,人件費の問題を低減し,個々の面談の全体的な有効性を高めることが期待できる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *教師なし学習 ,  *検出 ,  異常 ,  *予測 ,  カリキュラム ,  *システム ,  CAI【計算機】 ,  学習 ,  *計算機利用システム ,  経歴
準シソーラス用語： *異常検知 ,  *ドロップアウト予測 ,  教育カリキュラム ,  *学習支援システム ,  *教育支援システム ,  利用履歴

著者キーワード (1件)： ドロップアウト予測教育支援システム異常検出

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 教育支援システム ,  利用履歴 ,  異常検知 ,  ドロップ ,  早期 ,  予測 ,  実現性