空欄補充問題の自動ラベリングによる苦手学習項目の抽出

摘要

本研究では，空欄補充問題の採点結果の体系的分析を自動化する手法を提案する．本手法は，空欄補充問題の空欄にラベルを付け，学習者が苦手な学習項目を抽出する．ラベルは，それが付けられた空欄が，基礎的な学習項目を修得すれば解けるのか，それらを応用すれば解けるのかを示す．空欄のラベル付けは，学習者の理解度状況を示すグラフの作成に利用される．このグラフの形状をクラスタリングし，課題に対する理解度別に学習者を分ける．これにより，学習者は理解度によって異なるクラスタに分類されることが期待される．各問題の理解度ごとに学習者を分類することができるため，特定の問題に対する理解度が低い学習者を抽出できる．