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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-11-12 15:45 ［ポスター講演］行列因子分解を用いた時系列試験結果からの潜在スキル構造の抽出 ○大枝真一・天野恵理子（木更津高専）・山西健司（東大）  IBISML2013-52 |
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| 抄録 | （和） | 試験は学習者のスキルを測る手段として用いられる．したがって，試験の各設問には解くために必要なスキルが設定されており，学習者がそのスキルを習得していなければ各設問に正答する事はできない．その設問とスキルの関係は関係行列としてQ-matrixと呼ばれ，見識者によって定義されていた．先行研究では，試験結果からNon-negative matrix factorization (NMF)を用いてQ-matrixを自動的に抽出する試みがなされている．しかしながら，それらは学習者のスキルの時間変化を考慮していなかった．教育過程による学習効果をより深く理解するためには，時間とともにどのように潜在的にスキルが習得されていくか解析することが非常に重要である．本研究ではNMFをオンライン化することにより，蓄積された試験結果からQ-matrixを抽出するとともに，時間変化する学習者の潜在スキル状態も抽出することを試みる．また，論理値で構成される行列を因子分解するBoolean matrix factorization (BMF)とNMFとの抽出結果の比較を行う．計算機実験の結果，学習初期から終期の試験結果から学習者の潜在スキルの習得過程を可視化することが可能であることがわかった． |
| （英） | Examination results are used to judge whether an student possesses desired latent skills. In order to grasp the skills, it is important to find which skills a question item contains. The relationship between items and skills may be represented by what we call a Q-matrix. Recent studies have been attempting to extract a Q-matrix with Non-negative matrix factorization (NMF) from a set of students' test scores. However, they did not consider the time-evolving nature of latent skills. In order to comprehend the learning effects in the educational process, it is significant to study how the distribution of students' latent skills changes over time. In this paper, we propose novel methods for extracting both a Q-matrix and time-evolving latent skills from examination time series, simultaneously. Moreover, we compare a Q-matrix extraction with Boolean matrix factorization (BMF) with NMF. The experimental results show that we can detect the time-evolving skills from time series examination results. | |
| キーワード | （和） | NMF (Non-negative matrix factorization) / BMF (Boolean matrix factorization) / Q-matrix / 変化点検知 / / / / |
| （英） | NMF (Non-negative matrix factorization) / BMF (Boolean matrix factorization) / Q-matrix / Change detection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-52, pp. 123-130, 2013年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2013-52 | |
| 発行日 | 2013-11-05 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2013-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2013-11-10 - 2013-11-13 |
| 開催地（和） | 東京工業大学 蔵前会館 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan |
| テーマ（和） | 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル |
| テーマ（英） | The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2013-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 行列因子分解を用いた時系列試験結果からの潜在スキル構造の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Method to Extract Latent Skills from Time Series Examination Results with Matrix Factorization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | NMF (Non-negative matrix factorization) / NMF (Non-negative matrix factorization) |
| キーワード(2)（和/英） | BMF (Boolean matrix factorization) / BMF (Boolean matrix factorization) |
| キーワード(3)（和/英） | Q-matrix / Q-matrix |
| キーワード(4)（和/英） | 変化点検知 / Change detection |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大枝 真一 / Shinichi Oeda / オオエダ シンイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 木更津工業高等専門学校 (略称： 木更津高専) Kisarazu National College of Technology (略称： KNCT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 天野 恵理子 / Eriko Amano / アマノ エリコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 木更津工業高等専門学校 (略称： 木更津高専) Kisarazu National College of Technology (略称： KNCT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山西 健司 / Kenji Yamanishi / |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-11-12 15:45:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2013-52 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.286 |
| ページ範囲 | pp.123-130 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2013-11-05 (IBISML) |
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