学習履歴データベースにおけるデータマイニング相関ルールに関する考察

摘要

e-Learningシステムにおいて学習者の学習履歴データをデータマイニングする場合どのような相関ルールが抽出されるべきであるか、を考察する。 e-Learningシステムにおいて学習者がシステムの提示したドリル問題に対して不正解であった場合,システムは学習者の状況を,データマイニングによって発見されている相関ルールを用いて分析判断したい。 そのためには予め,有益な相関ルールを膨大な学習履歴データベースからデータマイニングで抽出しておくことが必要である。 本論文では,個々の学習キーワードが単独で出現するドリルであれば解けるのであるが,学習キーワードが複合化して出現した場合にはドリルが解けなくなる,という状況を発見するために有効な相関ルールとはどのように定義すべきであるか,について考察する。 我々の提案する設定問題は,従来のデータマイニングのバスケット解析などとは本質的に異なり,新たな抽出技法が必要となる。 その技法についても考察する。