近年，日本の大学生の自主的学習時間の短さ，学習意欲の低さが問題視されている．そのためラーニングアナリティクスを導入し，教育や授業に関する学習データを蓄積・分析した授業改善が行われつつある．しかし，客観データからだけでは，学習者の意思決定に影響を及ぼす心理面を判別できず，成績等を高精度で予測することは難しい．そこで本研究では，岩手県立大学ソフトウェア情報学部の離散数学授業を対象に，過去の主観データ（学習意欲検査結果）・客観データ（学習データ）を用いて，機械学習により学生の期末試験得点を予測するモデルを開発する．本年度の離散数学授業で評価実験を行い，高い精度で予測が行えることを確認した．