定性的・定量的学習記録の組合わせ分析に基づく学習特性改善に関する研究

2021年度は，主に，学生の振り返り文および，学習塾に通う生徒の学習状況を記した講師レポートを解析し，学生および生徒の成績推定さらには，学生や生徒へのフィードバックを生成する仕組みについて研究を行った．具体的には，学習塾からデータを取得し，講師が授業後に生徒の学習状況などを記す講師レポートの内容を利用し，生徒の模擬試験の成績を推定する手法ならびに，その講師レポートを，少数のキーワードから自動生成する手法の開発を行い，国際会議ICCE2021ならびにEDM2021で発表した．成績推定手法では，毎回記述される講師レポートごとに推定を行い，その推定結果をまとめる方法（レポートモデル）と，生徒ごとに，全講師レポートを集約したのち，推定結果を求める方法（生徒モデル）を提案し，生徒モデルがレポートモデルよりも良い性能を持つことを確認した．また，講師レポートの生成手法では，Sequence-to-Sequenceモデルを応用し，各キーワードの重みづけにtf-idfを活用した手法を提案し，情報検索モデルに基づく手法に比べて，大きく精度を改善できることを実験により確認した．また，大学のプログラミングの授業で収集した学生の授業後の振り返り文に対して，自動的なフィードバック文を生成するシステムの開発を行い，そのための振り返り文解析を行い，国際会議CSEDU2021で発表を行った．また，関連研究として，社会人研修生の振り返り文の解析に取り組むほか，市民から寄せられた苦情文の解析にも取り組み，後者の苦情文解析に基づく優先度推定については，国際会議IEEE ICA2021で発表を行った．

2021年度は，主に，学生の振り返り文および，学習塾に通う生徒の学習状況を記した講師レポートを解析し，学生および生徒の成績推定さらには，学生や生徒へのフィードバックを生成する仕組みについて研究を行った．具体的には，学習塾からデータを取得し，講師が授業後に生徒の学習状況などを記す講師レポートの内容を利用し，生徒の模擬試験の成績を推定する手法ならびに，その講師レポートを，少数のキーワードから自動生成する手法の開発を行い，国際会議ICCE2021ならびにEDM2021で発表した．成績推定手法では，毎回記述される講師レポートごとに推定を行い，その推定結果をまとめる方法（レポートモデル）と，生徒ごとに，全講師レポートを集約したのち，推定結果を求める方法（生徒モデル）を提案し，生徒モデルがレポートモデルよりも良い性能を持つことを確認した．また，講師レポートの生成手法では，Sequence-to-Sequenceモデルを応用し，各キーワードの重みづけにtf-idfを活用した手法を提案し，情報検索モデルに基づく手法に比べて，大きく精度を改善できることを実験により確認した．また，大学のプログラミングの授業で収集した学生の授業後の振り返り文に対して，自動的なフィードバック文を生成するシステムの開発を行い，そのための振り返り文解析を行い，国際会議CSEDU2021で発表を行った．また，関連研究として，社会人研修生の振り返り文の解析に取り組むほか，市民から寄せられた苦情文の解析にも取り組み，後者の苦情文解析に基づく優先度推定については，国際会議IEEE ICA2021で発表を行った．