4ZA-07
Knowledge TracingとIRTの組み合わせによる大量試験結果データからの学生モデリング手法の提案
○浅井孝太，大枝真一（木更津高専）
近年，実用的なIntelligent Tutoring Systemの普及に伴い，教育現場にe-Learningシステムを導入する事例が増えている．システムを利用した学習者のデータが大量に蓄積され，このデータから有益な知識を抽出しようとする試みが活発に行われている．本研究ではその試みの中から学生の成績予測手法について注目し，その手法の一つであるKnowledge Tracingの精度向上手法について提案する．Knowledge Tracingは隠れマルコフモデルを用いて学習者のスキル状態を表現し，解析を行う手法である．本研究ではKnowledge Tracingと項目反応理論を組み合わせることにより，精度を向上させる．
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