05月23日(Tue) 17:50〜19:30 A会場(ウインクあいち-2F 大ホール)
| 演題番号 | 1A3-1 |
|---|---|
| 題目 | 深層学習を用いた知識獲得予測を最適化する知識分類の抽出 |
| 著者 | 中川 大海(東京大学工学部システム創成学科C) 那須野 薫(東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻) 松尾 豊(東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻) 上野山 勝也(東京大学工学系研究科) |
| 時間 | 05月23日(Tue) 17:50〜18:10 |
| 概要 | Deep Knowledge Tracing等の従来の知識獲得予測研究では，人間が作成した知識分類が所与のものとされていた． 本稿では，生徒の学習効率最適化という目的の上では，知識分類自体も最適化されるべきだという前提に立ち，DKTの過程で知識分類を自動抽出することを目的とする． 抽出された知識分類を用いることで，既存の知識分類を用いる場合よりも高い精度で知識獲得を予測できることが検証された． |
| 論文 | PDFファイル |