2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

講演情報

オーガナイズドセッション

オーガナイズドセッション » OS-5 ヒューマン・イン・ザ・ループAI

[2T4-OS-5a] ヒューマン・イン・ザ・ループAI

2024年5月29日(水) 13:30 〜 14:50 T会場 (62研修交流室)

オーガナイザ:荒井 ひろみ(理研AIP)、小山 聡(名市大)、鹿島 久嗣(京大)、堤 瑛美子(東大)、森 純一郎(東大)

14:30 〜 14:50

[2T4-OS-5a-04] 解答時間予測のためのDeep-IRT

〇岸田 若葉1、堤 瑛美子2、植野 真臣1 (1. 電気通信大学、2. 東京大学)

キーワード:深層学習、人工知能、教育工学

近年,e-ラーニングシステムの普及に伴い,学習者の解答履歴データや解答時間データなどの教育ビッグデータを収集できるようになった.それらのデータの有効活用が求められている.アダプティブ・ラーニング分野において学習者の未出題問題への反応を予測する手法として,深層学習手法と項目反応理論を組み合わせたDeep-IRTが提案されている.Deep-IRTは最高峰の反応予測精度と解釈性を示すが,解答時間データを活用できていない.未出題問題への解答時間を予測することは,学習支援において重要であると考えられている.そこで,本研究では反応予測を行うDeep-IRTを改良し,解答時間予測のためのDeep-IRTを提案する.具体的には,独立した二つの受験者ネットワークと問題ネットワークからそれぞれ算出した,学習者の解答速度パラメータと問題への所要時間パラメータより解答時間を予測する.評価実験では提案手法の有効性を示す.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード