研究課題
本研究は、学習履歴ログ・データべースから、コンテンツに関する教材知識を習得して、自動的に動機づけメッセージを生成するエージェントを提案する。このシステムのユニークな特徴は以下の通りである:エージェントは、決定木モデルの適用により学習者モデルを自動生成する。エージェントは学習者モデルおよびその人の現在の学習履歴ログデータを使用して、学習者の最終状態(1.不合格、2.放棄、3.合格、4.優秀)を予測する。データべースに蓄積されるデータ量の増加に伴い、生成される学習者モデルはより正確になる。更に、エージェントは学習者の学習過程をデータべース中の優れた学習者の学習過程と比較し、学習者の学習過程を分析し、学習者に適応した教育的メッセージを生成する。システムを使用した講義と使用しなかった講義との比較で、システムの有効性が示された。
すべて 2008
すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 6件) 学会発表 (2件)
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