ラーニングアナリティクスの中には成績予測があり，より短期間のログから学生の成績を予測できれば，教員は成績不振の学生を早期発見し対処できる．しかし構築用のデータに複数年度のデータを用いる場合，授業内容や進度の違いが予測精度を低下させる可能性がある．そこで本研究では，短期間の授業ログデータから年度差を補正した成績予測手法を検討する．任意の期間のMoodleログデータから年度差を補正して特徴量を抽出し，得られた特徴量から全授業の特徴量を生成する．その後，生成した特徴量を用いて成績予測する．提案手法によって単年度のデータから構築した場合と同等に成績予測できるかを決定係数で評価する．