出欠情報による隠れ属性モデル解析
1) 湘南工科大学
2) 早稲田大学
| Abstract | 本研究では授業における学生の出欠情報を用いて，学生のクラスタリング及び教員の特徴づけを行う手法を検討する．具体的には学生及び教員には見えない属性（隠れ属性）が存在することを仮定し，この隠れ属性の属性値の組み合わせによって授業の出席率が確率的に決定する統計的モデルを提案する．さらにこの統計的モデルのパラメータを機械学習により推定する方法を示し，実際の事例を用いて評価を行う．結果的に，「学生の学習支援や教育指導に対する改善」並びに「各教員の教授活動や学生指導に対する改善」に利用可能かどうか考察を行う． |
|---|---|
| Using student attendance information, in this manuscript, we investigate the method to characterize the students and teachers. Assuming that each student and teacher has an invisible attribute, which is called latent class, we propose a statistical model that the attendance rate in class is probabilistically determined by the combination of the student and teacher latent class. Then, we show the method to estimate the parameters of the statistical model by EM algorithm. Consequently, we evaluate the effectiveness of the proposed model by analyzing the actual attendance data. We discuss application to learning support of students and faculty developments. | |
| Keywords | 隠れ属性モデル，出欠情報，EMアルゴリズム |
| Latent Class Model，Attendance Information，EM Algorithm |
