| 研究課題/領域番号 |
18500752
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| 研究機関 | 舞鶴工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
新池 一弘 舞鶴工業高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (80369991)
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| 研究分担者 |
飯間 等 京都工芸繊維大学, 工芸学部, 助教 (70273547)
中峯 浩 京都教育大学, 教育学部, 準教授 (70217826)
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| キーワード | 授業学習支援システム / 遺伝アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 協同学習 |
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| 研究概要 |
(1)学生がグループで学習問題を解いたときの学習問題正解率を予測するニューラルネットワークを構築する。ニューラルネットワークには、3層の階層型を用い、ネットワークの入力変数には、各学生の潜在能力検査から得られた検査結果を採用し、グループで学生が学習問題を解いたときの学習成績を予測した。
(2)構築したニューラルネットワークの汎化能力の向上について検討し、本予測モデルにおける学習対象となるデータ構造をネットワークの構造に反映させる方法も検討した。
(3)平成17年度で検討した最適組分け問題では、実際の応用で必要となる細かい制約は入っていない。しかし、実際には、例えば10人を3人のグループに分ける場合は余った一人をどうするかが問題となる。このような実際の応用で必要となる制約条件を列挙し、これらの制約を満足する組分けを行うように最適化アルゴリズムの修正を行った。
(4)最適化アルゴリズムを実データの問題に適用し、得られた解に基づいて実際に学生の組を構成して学習実験を行い、提案したアルゴリズムの有効性を検証した。
(5)新たな学生を実験対象者に選び、潜在能力検査および学習実験を行い、本研究で提案するニューラルネットワークの汎化能力を検証した。
(6)新たな学生に対して、最適化アルゴリズムで得られた組分けで、実際に学習実験を行い学生の学習効果の向上を検証した。
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