近年，教育現場においてe-LearningのようなIntelligent Tutoring Systemsが普及している．教育効果の高いITSを提供するには，学習者のスキル状態を把握し，適切な設問を推薦する必要がある．その方法として学生モデリングと呼ばれる手法があり，代表的なものとしてKnowledge TracingやFactorization Machinesがある．
本研究では，凸最適化に対応したConvex Factorization Machinesを用いて学生モデルを構築することを試みる．実験として，人工データ，実データに適用し，提案手法の有効性の検証を行う．