情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

日本の学校教育は1人の教員が多数の学生を指導するものがほとんどである．学生のスキル修得状況を確認する方法として，定期試験が用いられている．しかし，試験は容易に行うことができないため，授業毎の学生の状態把握が難しい．一方，プログラミングの授業ではUNIXコマンド履歴や，ソースコードの編集履歴などの学生行動をログデータとして容易かつ自動的に保存することが可能である．そのため，ログデータから学生の成績を推定する試みがあるが，その推定精度は高くない．そこで本研究ではログデータから学生の成績を推定するのではなく，授業についていけない学生を抽出することを目的とする．具体的には，クラスタリングを用いた外れ値検出を利用して要支援者の予測方法を検討した．