著者

白田 由香利

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.71, pp.1-8, 2003-07-16

被引用文献数

2

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本稿では,e-Learningシステムにおいて学習者の学習履歴データをデータマイニングする場合どのような相関ルールが抽出されるべきであるか、を考察する.e-Learningシステムにおいて学習者がシステムの提示したドリル問題に対して不正解であった場合、システムは学習者の状況を、データマイニングによって発見されている相関ルールを用いて判断したい.そのためには予め、有益な相関ルールを膨大な学習履歴データベースからデータマイニングで抽出しておくことが必要である.本論文では、個々の学習キーワードが単独で出現するドリルであれば解けるのであるが、学習キーワードが複合化して出現した場合にはドリルが解けなくなる、という状況を発見するために有効な相関ルールとはどのように定義すべきであるか、について考察する.我々の提案する設定問題は、従来のデータマイニングのバスケット解析などとは本質的に異なり、新たな抽出技法が必要となる.その技法について考察する.In the paper, we discuss which kind of association rules are effective for the data mining on an e-Learning system learner's learning transaction database. The data mining system, in advance, finds effective association rules from the learning transaction database. By using the association rules, the e-learning system detects the learner's stalled and analyses its reasons. In particular, the stalled situation in which the learner understands individual keywords separately but the learner cannot solve a problem that involves comound keywords is the target of our study. Our proposed problem is differnt from the exixting assocoation rules for market basket analysis problem. Then the new solving methods are required. In this paper, the methods are also discussed.