問題項目への所要時間を予測するMulti-Task Deep Gaussian Process
デジタルデータあり（科学技術振興機構）
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書誌情報
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- 資料種別
- 記事
- 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
- 連携機関・データベース
- 国立情報学研究所 : CiNii Research
- 提供元機関・データベース
- Japan Link Center
- 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学習により予測値の不確かさが得られる．この結果、提案手法は従来手法よりも所要時間の予測精度が向上した．</p>
- DOI
- 10.11517/jsaialst.101.0_01
- オンライン閲覧公開範囲
- インターネット公開
- 連携機関・データベース
- 科学技術振興機構 : J-STAGE