[3M1-GS-12] ヒューマンインタフェース・教育支援: オンライン教育

[3M1-GS-12-03] Variational Autoencoderを用いたテスト結果分析による学習者・問題の特徴抽出

〇服部 正嗣¹、澤田 宏¹、殿岡 貴子²、坂田 岳史²、藤田 早苗¹、小林 哲生¹、亀井 剛次¹、納谷 太¹ (1. NTTコミュニケーション科学基礎研究所、2. 東京書籍株式会社)

キーワード：生徒のテスト結果分析、オートエンコーダ、特徴抽出

児童や生徒は、期末テストや模試等で問題を解くことによってその時点での学習状況を把握している。これに加えて共通の問題を解いた集団のテスト結果を適切に分析できれば、テスト後の学習に有用な情報を得ることができると考えられる。本研究では、集団のテスト結果を対象にVariational Autoencoderを適用し、児童生徒の各問題への回答傾向および同様の解かれ方をしている問題の集合について分析する。具体的には、生徒一人ひとりが各問題に正答したか誤答したかを入力とし、同じ出力を得られるようAutoencoderを学習する。学習の際に、従来の損失関数に加えて入力がすべて0、１（誤答、正答）であるならば潜在変数もすべて0，１となるような制約など、潜在変数が正答率と相関するような複数の制約を加えた。このことによって得られたVariational Autoencoderの潜在変数を用いると児童生徒や問題についての解釈を加えることが可能であり、問題の集合や解くために同様の能力を要求されると考えられる問題の集合や各児童生徒が前述の問題の集合のいずれが得意でいずれが不得意かについての知見が得られた。