著者

大枝 真一 天野 恵理子 山西 健司

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.113, no.286, pp.123-130, 2013-11-05

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試験は学習者のスキルを測る手段として用いられる.したがって,試験の各設問には解くために必要なスキルが設定されており,学習者がそのスキルを習得していなければ各設問に正答する事はできない.その設問とスキルの関係は関係行列としてQ-matrixと呼ばれ,見識者によって定義されていた.先行研究では,試験結果からNon-negative matrix factorization(NMF)を用いてQ-matrixを自動的に抽出する試みがなされている.しかしながら,それらは学習者のスキルの時間変化を考慮していなかった.教育過程による学習効果をより深く理解するためには,時間とともにどのように潜在的にスキルが習得されていくか解析することが非常に重要である.本研究ではNMFをオンライン化することにより,蓄積された試験結果からQ-matrixを抽出するとともに,時間変化する学習者の潜在スキル状態も抽出することを試みる.また,論理値で構成される行列を因子分解するBoolean matrix factorization(BMF)とNMFとの抽出結果の比較を行う.計算機実験の結果,学習初期から終期の試験結果から学習者の潜在スキルの習得過程を可視化することが可能であることがわかった.