2010 Fiscal Year Annual Research Report
適応的学習を応用した学習支援システムの実用化にむけた総合的研究
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22500897
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中川 覃夫 愛知工業大学, 経営学部, 教授 (60076544)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 正治 金城学院大学, 生活環境部, 教授 (30350953)
水谷 聡志 愛知工科大学, 工学部, 助教 (40469060)
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| Keywords | 教育支援 / 対面教育 / 機械学習 / 確率モデル / 最適方策 |
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| Research Abstract |
e-learningシステムにおいて,長年研究してきた保全性と信頼性理論に基づき,最適な学生への対面指導のあり方とe-learningシステムへの対面指導システムの構築の研究に取り組む.本研究では,e-learningシステムから入手できる詳細な履修履歴(アクセスLOG)に適応的学習(adaptive learning)を応用し,最適な対面指導の時期,回数と適切な課題提供をする機械学習機能システムの導入を図る.その判断基準を確率過程モデルにより解析的に分析を行う研究である.
さらに,これらの理論をe-learningシステムの学習支援に適用し,システムの中核となる履修管理システム最終段階のシステムの開発を検討した.
システムの一部の機能の核となる理論部分の研究は,(1)e-learningシステムのアクセスの発生分布がある程度既知の場合.知識修得変動に対するアクセスの発生をインパクトと考える累積損傷モデル(Cox.D.R.[1962])におけるパラメータ特性の相互関連性の調査を行った.(2)e-learningシステムのアクセスが知識修得変動に与える影響をインパクトの不確実性と捉えた確率モデル(Kamien and Schwartz[1991])を構築し,この場合,最適方策の導出の研究成果を報告した.
本研究の理論と実際の運用上での数値の差違が生じることが当然予期される.これらに対応するため,本システムでは,これらの原因となる関数のパラメータのみならず,本システムの前段階の関連情報をも記憶媒体に保存し,差違の原因追及を行ない,インパクト関数への反映を図る支援機能も検討した.
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