幼児教育における学習継続の予測
Predictive Modeling of Learning Continuation in Preschool Education

概要

Learning analyticsは、教育の質の改善や、学習者の補助などを目的としたデータ解析技術の教育分野への応用である。高等教育では盛んに行われるLearning Analyticsだが、幼児教育では盛んに行われていない。本研究では、幼児教育に対してLearning analyticsを行い、学習の継続を予測する。発達検査の点数の時系列変化が予想に効果的な特徴となるという仮説に基づき、時系列クラスタリングを行い、時系列パターンを発見し、特徴として予測に利用する。現実の幼児教育のデータを使った実験の結果、時系列パターンが学習継続の予測精度を上げることが確認された。

産業界への展開例・適用分野

Leaning analyticsはデータ解析技術の教育分野における応用であるが、データ解析技術は他分野に応用することも可能だ。時系列でデータが与えられている際に、時系列のパターンから特徴を発見し、予測に利用するといったことなどの応用が可能であるだろう。特に、他の分野においても存在する課題である、何かの継続を予測するといったことについて応用が可能だ。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
内藤 純平	知能情報学専攻	集合知システム分野	修士1回生
馬場 雪乃	知能情報学専攻	集合知システム分野	助教
鹿島 久嗣	知能情報学専攻	集合知システム分野	教授

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