適応的学習支援のための教育的解釈性をもつ深層学習手法の開発
| 体系的番号 |
JPMJAX23CG |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CG |
研究代表者 |
堤 瑛美子 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 概要 | 近年，オンライン学習システムを用いた学習が広まり，大量の教育ビッグデータを如何に有効活用するかが課題になっている．特に，人工知能分野では機械学習を用いて教育ビッグデータを分析することにより学習者の特性や成長に合わせて適切な学習支援を行うアダプティブラーニングが注目されている．本研究では高精度に学習者の習熟度変化を推定する，教育的なパラメータ解釈性をもつ深層学習手法を開発する．
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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