Identification of latent skill dynamics and visualization of learning effect by educational data mining
通过教育数据挖掘识别潜在技能动态并可视化学习效果
基本信息
- 批准号:19H01728
- 负责人:
- 金额:$ 7.9万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2019
- 资助国家:日本
- 起止时间:2019-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
近年,実用的なITS(Intelligent Tutoring System)や,LMS(Learning Management System)が普及し,実際の教育現場でe-Learningシステムが活用されている.ITSやLMSによって,学生の試験結果や学習過程のログデータを保存することが容易になった.EDM(Educational Data Mining)では,これらの膨大な教育関連のデータから,いかにして意味のある情報を抜き出すかが研究の焦点となっており,ビッグデータ研究の発展に伴って近年急速に注目されている.特に,本研究では,調査対象をプログラミング教育とし,ITS,LMSサーバに蓄積された膨大な試験結果と学習過程のログデータおよびソースコードから,時間変化するスキルの形成過程を可視化し,潜在的スキルダイナミクスを同定することを目的としている.これまでに我々は,初等プログラミングの授業で取得されたログデータとソースコードを解析し,授業に追従できていない学生の抽出を行う手法を提案した.また,学習者のモデル化である学生モデリング(Student Modeling)で一般的に用いられるKnowledge Tracingの拡張を行った.この提案手法では,Convex Factorization Machinesを適用することで凸最適化が可能となり,高速化と推定精度の向上が可能となった.当該年度では,推薦システムにおける代表的な CTR(Click Through Rate) 予測手法である Factorization Machinesをベースに,DNN(Deep Neural Network) を組み合わせたモデルである Deep Factorization Machinesを用いてモデルに組み込み,DNNベースのKTと精度の比較を行った.
In recent years, it has been used.(Intelligent Tutoring System)や,LMS (Learning Management System) has become popular, and the e-Learning system has been used in the real education field.Its LMS system makes it easy to save the students 'trial results and the learning process.(Educational Data Mining) This is an expansion of education-related information and research focus. In particular, this study aims to investigate the effects of LMS on the development of education, its accumulation, the results of experiments, the learning process, the visualization of the formation process, and the identification of potential resources. This is why we are trying to find ways to extract students from the classroom. Student Modeling is a general application of Knowledge Tracing. Convex Factorization Machines are suitable for convex optimization and high speed estimation accuracy. When the year is over, recommend the CTR(Click Through Rate) prediction method represented by the classification, DNN(Deep Neural Network) group, DNN group.
项目成果
期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Introduction of Pair-programming for Basic Programming Education
基础编程教育中引入结对编程
- DOI:10.19025/bnitk.53.0_51
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shinichi Oeda;Daiki Shimizu;大枝真一
- 通讯作者:大枝真一
Knowledge Tracingと2母数IRTによる学習者モデルの生成
使用知识追踪和 2 参数 IRT 生成学习者模型
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:柿崎透真;大枝真一;清水大幹,大枝真一;土井康平,大枝真一
- 通讯作者:土井康平,大枝真一
Visualization of Programming Skill Structure by Log-Data Analysis with Decision Tree
通过决策树的日志数据分析实现编程技能结构的可视化
- DOI:10.1016/j.procs.2019.09.213
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shinichi Oeda;Mutsumi Chieda
- 通讯作者:Mutsumi Chieda
プログラミング教育におけるConvex Factorization Machinesを用いた学生モデリングの有用性の検証
验证使用凸因式分解机进行学生建模在编程教育中的有用性
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:柿崎透真;大枝真一;清水大幹,大枝真一
- 通讯作者:清水大幹,大枝真一
学習履歴に基づいたプログラミング学習者の動機付けの評価
基于学习历史的编程学习者动机评价
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:柿崎透真;大枝真一;清水大幹,大枝真一;土井康平,大枝真一;富田直輝,大枝真一
- 通讯作者:富田直輝,大枝真一
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{{ truncateString('大枝 真一', 18)}}的其他基金
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