大学の情報科目における成績予測の精度を向上させる特徴量の提案を目的とし，MoodleとGoogle Formsに蓄積されたログデータから授業の成績予測に有益な特徴量を検討する．情報科目の学習ログから複数の特徴量を抽出し，Rondom Forestによる授業の成績予測に用いる．予測精度の向上のために小テストの平均点に点数の上がり幅を加算した特徴量を定義し，従来の小テストの平均点や学習時間などの特徴量を用いる場合と比較し評価する．また，特徴量を全て用いる場合に比べて予測精度の高い特徴量の組み合わせを検討する．これら各特徴量と組み合わせを評価するために，R2やRMSE，MAEを用いて比較する．