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学習履歴データのグラフ構造分析に基づく特徴抽出法の提案

机译:基于学习历史数据的图形结构分析的特征提取方法的提案

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摘要

情報システムの発展によって,様々な教育機関において学習状況やテストの受験結果の履歴を記録することが多くなってきている.このような履歴データから効果的な学習パターンなどを抽出することで,他の学習者に有用な学習知識を提示できるのではないかと思われる.しかし,履歴情報の多くは,DBなどでトランザクションデータとして保持されていることが多く,個別の学習間の関連性に注目した学習パターンの抽出に対しては,不向きであるといえる.そこで,本研究では,学習履歴データを個別の学習項目をノードとし,その学習項目の時系列関係をリンクとする有向グラフにすることで,直接的に学習のパターンを取り扱うことを考える.そして,有向グラフからの特徴的な学習パターン抽出し,各学習者を抽出パターンを用いてクラスタリングすることで,同じ学習傾向を持つ学習者でクラス分類を行うことを目的とする.
机译:信息系统的开发通常记录各种教育机构测试的学习状态和测试结果。通过从这些历史数据中提取有效的学习模式,据信可以提出对其他学习者有用的学习知识。然而,许多历史信息通常被视为DB等的交易数据,并且可以说它不适合提取专注于各个学习之间的相关性的学习模式。因此,在本研究中,我们将通过将学习历史数据作为节点进行学习历史数据来直接处理学习模式,并且学习项目的时间序列关系是直接图。然后,提取来自定向图的特征学习模式,并且每个学习者使用提取模式进行聚类,并且该类由具有相同学习倾向的学习者分类。

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