学習履歴を分析し，活用するラーニングアナリティクスが盛んである．中には成績予測があり，学生の成績を正確に予測できれば教育的指導に役立つ．しかし，受講者数が少ない授業では，学習モデルの構築に必要なデータが不足し，予測精度が低下する課題がある．そこで，より多くのデータを有する類似科目の授業データを活用し，その際に生じる授業内容の差異をCORALで補正する手法を検討する．さらに，CORALは平均及び共分散を推定するが，少量データでは推定が不安定になりやすい．そこで，KDEによりデータを拡張し，推定の安定化を図る手法を提案する．CORALの有無及び提案手法の三手法を比較し，決定係数に基づき評価する．