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ラーニングアナリティクス（過去分）

リアルタイム分析

学習ログをリアルタイムに集約・統合・分析することで，講義現場の今の状況を瞬時に把握することを可能にするシステム開発を行っています．
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論文誌 (査読有)

  1. Atsushi Shimada, Shin’ichi Konomi, Hiroaki Ogata
    Real-Time Learning Analytics System for Improvement of On-Site Lectures
    Interactive Technology and Smart Education, Vol.15, No.4, pp.314-331, 2018.12
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教材推薦

デジタル教材のコンテンツを分析して，ページ内コンテンツに適した推薦教材を自動推薦するシステムの開発を行っています．
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国際会議 (査読有)

  1. Keita Nakayama, Masanori Yamada, Atsushi Shimada, Tsubasa Minematsu, Rin-ichiro Taniguchi
    Learning Support System for Providing Page-wise Recommendation in e-Textbooks
    The Society for Information Technology and Teacher Education (SITE2019), 2019.03
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ニューラルネットワークモデルによる学生の成績予測の強化

"学生の成績予測は、学習教育システムから学生の活動データを収集し、データ分析するための予測モデルを生成し、学生の学習レベルを予測します。指導者は、その予測モデルから得られる予測結果を用いて、リスクのある学生を早期に発見・発見することができます。
しかし実際には、講義計画の違いから共通に利用できる予測モデルの生成は難しく、また、学生の活動データが少ないことから初期段階での予測精度が低いことが課題となっています。
そこで本研究では、人工ニューラルネットワークの手法を用いて汎用性の高いモデルを生成し、予測を通じて重要な特徴を探り、タイムリーな介入を行うための早期予測を改善することを目指しています。"
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国際会議 (査読有)

  1. Sukrit Leelaluk, Tsubasa Minematsu, Yuta Taniguchi, Fumiya Okubo, Takayoshi Yamashita, Atsushi Shimada
    LSTM with Attention Mechanism for Students’ Performance Prediction Based on Reading Behavior
    The 5th Workshop on Predicting Performance Based on the Analysis of Reading Behavior (LAK23 Data Challenge), 2023.03
    BibTeX
  2. Sukrit Leelaluk, Tsubasa Minematsu, Yuta Taniguchi, Fumiya Okubo, Takayoshi Yamashita, Atsushi Shimada
    Scaled-Dot Product Attention for Early Detection of At-Risk Students
    IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering (TALE2022), pp.316-322, 2022.12
    BibTeX
  3. Sukrit Leelaluk, Tsubasa Minematsu, Yuta Taniguchi, Fumiya Okubo, Atsushi Shimada
    Predicting student performance based on Lecture Materials data using Neural Network Models
    The 4th Workshop on Predicting Performance Based on the Analysis of Reading Behavior (LAK22 Data Challenge), 2022.03
    BibTeX

教材要約

デジタル教材の内容を分析して，短時間で要点を把握することができる学習教材の要約版を自動生成できるシステムの開発を行っています．
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論文誌 (査読有)

  1. Atsushi Shimada, Fumiya Okubo, Chengjiu Yin, Hiroaki Ogata
    Automatic Summarization of Lecture Slides for Enhanced Student Preview -Technical Report and User Study-
    IEEE Transactions on Learning Technologies, Vol.11, No.2, pp.165-178, 2017.03
    BibTeX

成績予測

学習ログから成績などの学習結果を予測するシステムの開発を行っています．大量の学習ログを活用することで精度を高める方法についても研究を行っています．
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国際会議 (査読有)

  1. Fumiya Okubo, Takayoshi Yamashita, Atsushi Shimada, Yuta Taniguchi, Shin'ichi Konomi
    On the Prediction of Students’ Quiz Score by Recurrent Neural Network
    Multimodal Learning Analytics Across Spaces Workshop (CrossMMLA), 2018.03
    BibTeX
  2. Fumiya Okubo, Takayoshi Yamashita, Atsushi Shimada, Shinichi Konomi
    Students’ Performance Prediction Using Data of Multiple Courses by Recurrent Neural Network
    25th International Conference on Computers in Education (ICCE2017), pp.439-444, 2017.12
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知識マップ分析

学習者の学習状況を知識マップを通して教師や学習者自身に提示するシステムの開発を行っています．複数の知識マップを統合する技術や，類似した知識マップを発見する技術，知識マップを効果的に提示する技術などを開発しています．
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国際会議 (査読有)

  1. Akira Onoue, Masanori Yamada, Atsushi Shimada, Rin-ichiro Taniguchi
    The Integrated Knowledge Map for Surveying Students’ Learning
    The Society for Information Technology and Teacher Education (SITE2019), 2019.03
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