問題項目への所要時間を予測するMulti-Task Deep Gaussian Process

• 資料種別: 記事
• タイトル: 問題項目への所要時間を予測するMulti-Task Deep Gaussian Process
• 著者標目: 石川 文弥; 渕本 壱真; 植野 真臣
• 出版年月日等: 2024-07-17
• 出版年（W3CDTF）: 2024-07-17
• タイトル（掲載誌）: 先進的学習科学と工学研究会
• 巻号年月日等（掲載誌）: 101 0
• 掲載巻: 101
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: 01-06
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2024-07-17
• ISSN（掲載誌）: 13494104
• 出版事項（掲載誌）: The Japanese Society for Artificial Intelligence
• 本文の言語コード: ja
• 対象利用者: 一般
• イベントの日付、場所: 先進的学習科学と工学研究会
• DOI: 10.11517/jsaialst.101.0_01; https://doi.org/10.11517/jsaialst.101.0_01
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top

• 要約等: <p>受検者の問題項目への所要時間を予測することは試験や学習において重要な課題である．しかし，従来の問題項目への所要時間予測手法は精度が低い．そこで，本研究では，Multi-Task DNNを用いて問題項目への所要時間と正誤反応を同時に予測する手法を提案する．さらに，提案手法はガウス過程を用いた深層...