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OA
大規模オンライン講座における自己適応学習者に着目した学習項目の理解度予測
著者
那須野 薫
萩原 静厳
井上 綾香
伊藤 岳人
浜田 貴之
川上 登福
松尾 豊
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集
(
ISSN:13479881
)
巻号頁・発行日
vol.29, 2015
教材推薦において学習行動だけでなく学習項目の理解度を考慮することが重要である.しかし,近年注目を集めている大規模オンライン講座では利用教材の選択は学習者に委ねられるため,テストの結果から統一的,網羅的に理解度を評価することは難しい.本研究では,大規模オンライン講座において自分自身で適応的に利用教材を選択する学習者に着目し,ある教材を勉強した場合にその内容を十分理解できるか否かの予測を試みる.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
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https://kaigi.org/jsai/webprogram/2015/paper-532.html
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