| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 5r |
| セッション名 |
| 教育学習支援(2) |
| 講演日 |
| 2022/09/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 11棟-21教室 |
| 講演番号 |
| N-019 |
| タイトル |
| 学習者トークン埋め込みの導入と能力特性の抽出による解釈しやすい学習者反応予測手法 |
| 著者名 |
| 江原 遥, |
| キーワード |
| 学習者データ, 学習者反応予測, 自然言語理解, 項目反応理論 |
| 抄録 |
| 自然文で書かれた設問に対して、学習者がその設問に正答できるかを自動予測する課題は教材推薦など教育上の広い応用に繋がり重要である。この課題は設問文に加え学習者の回答履歴等の考慮も要するので、高い自然文理解性能が報告される深層転移学習・自然言語処理の技術を、そのままこの課題に適用しにくい。加えて、教育上は予測器から学習者の能力値等も抽出したい。本研究では、学習者を表す特殊な語、学習者トークンを設問文に付加し文書分類の問題に帰着させる簡便な方法により、高い予測性能と解釈性を併せ持つ学習者反応予測手法を提案する。実験の結果、項目反応理論等の手法に比べ統計的有意に高い予測性能を示し能力特性抽出も行えた。 |
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