e-leamingシステムの評価モデルについて

摘要

e-leamingシステムを効率よく構築する場合、もしくは学習経路の動的再選択を行う場合、学習コース間の学習効率や修待度が既知であれば、システムの構築が容易になる。そこで、状態間に相関が見られる場合の学習効率を＋αとし、条件付き確率を用いて期待遷移モデルを定義した。実際のシミュレーションにおいては、上級、中級、初級における学習間の推移適合率は、状態間の相関に関わらず良好であるものの、標準偏差が低い場合は、中級の適合率が極端に低く、下位級に脱落し易いことが分かった、さらに、学習向上度に関する検討では、低相関および小さい標準偏差時に、初級者の学習向上度は負値を示すことが分かり、提案した期待遷移モデルによるシステム構築は有向であることが検証できた。%When we construct efficiency e-learning system or execute dynamic re-choice of learning route, if a learning efficient and a requirement rate are well known between its course then the construction of system would be easier. The learning efficient is set as + a when it has the correlation between states, and we defined a expecting transition model using conditional probability. In the simulation actually, adopting rates from the model for leaner in each advance, middle, and primary classes were shown betterresults regardless of these corellations. Therefore, in the case of smaller standard deviation(SD), it is able to move simply to an underclass because the adopting rate of the middle class was lower level extremely. In the discussion of perfective learning rate, a lower colleration and a small SD have hadnegative value for the perfective rate in the primary class. We could show the verification result efficiently to construct a system from our proposed model.