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データ分析

DiaRoBERTa：教室での協調的問題解決ディスカッションにおけるマルチスキル認識のためのマルチパーティ対話モデル

本研究では、CPS（Collaborative Problem Solving）対話を分類するモデル DiaRoBERTa を提案します。このモデルは、MPC 技術、発話者の役割や交替を符号化する [SPK]/[THN] マーカー、そしてクラス不均衡に対応するフォーカルロスを用いています。中学校の化学に関する討論記録 40 本を対象に評価した結果、正解率 85.51% を達成しており、教育における CPS スキルの評価を支援することができます。
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国際会議 (査読有)

  1. Shuqing LIU, Li CHEN, Sijie Xiong, Haiqiao LIU, Cheng TANG, Atsushi SHIMADA
    DiaRoBERTa: A Multi-Party Dialogue Model for Multi-Skill Recognition in Classroom Collaborative Problem Solving Discussions
    The 1st International Conference on Learning Evidence and Analytics (ICLEA 2025) , 2025.09
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リソースの限られたデバイス上での協調的問題解決スキル分類のための蒸留モデル

本研究では、リソースの限られたデバイス上で軽量かつ高精度に Collaborative Problem Solving（CPS）分類を行うための知識蒸留フレームワークを開発します。この手法では、DiaRoBERTa を教師モデル、DistilBERT を生徒モデルとして用い、さらに 2 種類のマーカーを組み合わせています。その結果、モデルサイズを 32% 削減しつつ、81.16% の正解率を達成し、MobileBERT や ALBERT を上回る性能を示しています。これにより、教育におけるリアルタイム評価を支援することができます。
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国際会議 (査読有)

  1. Shuqing LIU, Li CHEN, Haiqiao LIU, Cheng TANG, Fumiya OKUBO, Atsushi SHIMADA
    A Distilled Model for Collaborative Problem Solving Skill Classification on Resource-Limited Devices
    The 1st International Conference on Learning Evidence and Analytics (ICLEA 2025) , 2025.09
    BibTeX