[5H]教育･学習(4)

13:55 〜 14:20

[5H-02] オンライン手書きデータを活用した解答自信度統合による数学スキルの認知診断
－高校数学問題を対象として－

*袁 欣綺¹、古川 大樹²、工藤 雅士²、山名 早人³ (1. 早稲田大学基幹理工学部、2. 早稲田大学大学院基幹理工学研究科、3. 早稲田大学理工学術院)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

認知診断、学習分析、e-Learning、Pen-based Computing

近年，教育現場におけるICT端末の普及に伴い，タブレット端末から得られるデータを活用し，学習者の理解度や学習状況に応じて最適化された教育を提供する「テーラーメイド教育」の重要性が高まっている．テーラーメイド教育において学習者の理解度を評価する手法の一つとして，学習者の知識状態や特定スキルに対する習熟度を測定する「認知診断」がある．しかし，従来の認知診断手法は，勘やケアレスミスによる解答データなど，信頼性が低く，ノイズとなり得るデータを含む解答データでモデルを構築している．本稿では，高校レベルの数学問題への解答から得られたオンライン手書きデータを活用し，こうした信頼性が低いデータを含む解答データに対応した認知診断モデルを提案する．具体的には，67人の大学生から取得したオンライン手書きデータをもとに，各解答に対する学習者の自信度を推定するモデルを構築し，認知診断モデルに統合することで，認知診断モデルの性能向上を可能にする．モデルの評価実験では，従来の認知診断モデルと提案手法による点数の予測精度をRMSEとMAEで評価した．その結果，有意水準p < 0.05でRMSEを0.3411から0.3374に，MAEを0.2193から0.2138に有意に低減することができた．