2013 Fiscal Year Research-status Report
初等プログラミング教育におけるスキル修得過程の同定による潜在的スキル構造の抽出
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25750095
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Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Research Institution | Kisarazu National College of Technology |
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Principal Investigator |
大枝 真一 木更津工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (80390417)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 教育データマイニング / Educational Data Mining / NMF / BMF / 行列因子分解 / 時系列データ解析 |
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| Research Abstract |
近年，実用的なITS(Intelligent Tutoring Systems)が普及し，教育現場でeラーニングが活用されている．ITSを用いた場合，学生の学習過程や試験結果をデータとして保存することが容易になる．EDM（Educational Data Mining）では，これら膨大な教育関連のデータから，如何に意味のある情報を抜き出すかが焦点となる研究分野であり，ここ1，2年で急速に注目されている．
試験は学習者のスキルを測る手段として用いられる．したがって，試験の各設問には解くために必要なスキルが設定されており，学習者がそのスキルを習得していなければ各設問に正答する事はできない．その設問とスキルの関係は関係行列としてQ-matrixと呼ばれ，見識者によって定義されていた．先行研究では，試験結果からNon-negative matrix factorization (NMF) を用いてQ-matrixを自動的に抽出する試みがなされている．しかしながら，それらは学習者のスキルの時間変化を考慮していなかった．教育過程による学習効果をより深く理解するためには，時間とともにどのように潜在的にスキルが習得されていくか解析することが非常に重要である．
そこで，NMFをオンライン化することにより，蓄積された試験結果からQ-matrixを抽出するとともに，時間変化する学習者の潜在スキル状態も同時に抽出する手法の提案を行った．また，論理値で構成される行列を因子分解するBoolean matrix factorization (BMF) とNMFとの抽出結果の比較を行った．計算機実験の結果，学習初期から終期の試験結果から学習者の潜在スキルの習得過程を可視化することが可能であることがわかった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
科研費の申請書での計画通り，研究を遂行できていると考えている．
これまでの研究では，静的な試験結果，すなわち，1度だけ観測された試験結果のみを用いてNMFを用いてQ-matrixの抽出を試みていた．そこで，試験結果を動的に集積させて，時系列試験結果を作り，Q-matrixの抽出を試みる手法を提案した．時系列試験結果に対応させるため，オンラインNMFを提案した．さらに，Q-matrixを高精度に抽出するために，正則化項を追加した数理モデルも考案した．シミュレーション結果より，提案手法の有効性を確認している．
これらの成果は，国際会議１件，国内の研究会で１件の業績があり，これらのことから概ね順調であるといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
提案手法では，試験結果を時系列として収集する必要がある．この時系列試験結果を集めるためには，被験者に同じ問題を何度も解いてもらう必要がある．さらに，行列に欠測値がある場合，提案手法を適用することができない．しかしe-learningシステムでは，全てのユーザが全問解答するとは限らず，多くの欠測値が存在する時系列試験結果が集まってしまう．NMFでは，行列に欠測値があると適用することができず，提案手法でも同様の問題が生じる．
そこで，欠測値に対応したNMFを開発し，それを昨年度の提案手法に組み込むことで問題解決を試みる．さらに，実際に試験結果に対して提案手法を適用し，有効性の検証を行う予定である．
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