2021 Fiscal Year Annual Research Report
Estimation of Learning Activity and Learning Performance of Junior High School Student
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18K18656
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | 振り返り文 / 成績推定 / 機械学習 / 中学生 / 特徴抽出 / 学習状況推定 / フィードバック文自動生成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
学習塾と連携し，中学生から高校生までの学習状況データ，および講師の生徒についての毎回の学習内容についての報告文を受け取り，それらデータを利用し，生徒たちの模擬試験の点数の推定を行うモデルの開発ならびに，講師の報告文について，数個のキーワードからの自動生成に関する研究を進めた．その際，情報検索でよく利用されるBM25に基づくモデルと，Attention付のSeq2Seqモデルの2通りのモデルを評価し，それぞれの長所・短所を確認し，実システム構築の際の参考とした．
講師の報告文の内容が，生徒の成績推定に効果があることを示した研究は，本研究が初めてである．これらの提案方法は，自然言語処理技術分野での最先端技術であるBERTやSeq2Sec with Attentionの仕組みを利用して実現し，国際会議EDM (International Conference on Educational Data Mining)およびICCE (International Conference on Computers in Education)で，3件発表を行った．そのうち，ICCEで発表した1件は，Best Student Paper Awardの候補に選定され，国際論文誌 Research and Practice in Technology Enhanced Learningへの投稿を招待され，現在，その査読を受けている．
また，学生や生徒の振り返り文への自動フィードバックを行う仕組みについても開発を行い，大学生のデータを利用して提案手法を評価した．その内容を国際会議 CSEDU (International Conference on Computer Supported Education) で報告するとともに，国際論文誌への投稿を行っている．
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