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

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Summary, etc.：: <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...

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Material Type: 記事
Title: 問題項目への所要時間を予測するMulti-Task Deep Gaussian Process
Author Heading: 石川文弥
渕本壱真
植野真臣
Publication Date: 2024-07-17
Publication Date (W3CDTF): 2024-07-17
Periodical title: 先進的学習科学と工学研究会
No. or year of volume/issue: 101 0
Volume: 101
Issue: 0
Pages: 01-06
Publication date of volume/issue (W3CDTF): 2024-07-17
ISSN (Periodical Title): 13494104
Publication (Periodical Title): The Japanese Society for Artificial Intelligence
Text Language Code: ja
Target Audience: 一般
Date/Time and Place of an Event: 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
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : CiNii Research
https://cir.nii.ac.jp/
Original Data Provider (Database): Japan Link Center
https://japanlinkcenter.org/top

Summary, etc.: <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
Access Restrictions: インターネット公開
Data Provider (Database): 科学技術振興機構 : J-STAGE
http://www.jstage.jst.go.jp