WEKO3
アイテム
ディープラーニングの学習評定への応用に関する研究
https://doi.org/10.34603/0000002476
https://doi.org/10.34603/000000247691c8835c-5984-4f6e-b77b-46160c01d792
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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73-3 (2).pdf (4.7 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-05-02 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ディープラーニングの学習評定への応用に関する研究 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ディープ ラーニング ノ ガクシュウ ヒョウテイ エノ オウヨウ ニ カンスル ケンキュウ | |||||
| 言語 | ja-Kana | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | A study on application of deep learning to five rank evaluation | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ディープラーニング, VBA, 評定, 学習評価, 観点別評価 | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| ID登録 | ||||||
| ID登録 | 10.34603/0000002476 | |||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | open access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
| 著者 |
白石, 正人
× 白石, 正人× 曽根崎, 幹大× 野方, 健治 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | ペーパーテストの結果だけでなく多様な視点から学習を評定することが求められている。また，単元毎の学習評価については，観点別評価を行うものの最終的な評定に関しては学校の裁量に委ねられており，統一した規準等は存在しない。一方，AI（人工知能）のディープラーニングは，中間層を複数有し，画像認識等に大きな成果を挙げており，この技術を用いて多様な成績データから評定（5 段階評定あるいは，秀，優，良，可，不可の判定）を推定することが可能かどうか検証した。成績評価については，学校現場でExcel を用いることが多く，このマクロ機能を提供するVBA を用いてディープラーニングの評定推定プログラムを試作した。学部の2 科目の成績データを用いてこの評定推定プログラムに適用したところ，3 層のニューラルネットワークでは76.7%，4 層のディープラーニングでは83.7% の最大正答率が得られた。パラメータ等の最適化がさらに必要であるが，ディープラーニングを用いた学習評定の推定において，小規模の学習データに対する一定の有効性が認められた。 | |||||
| 書誌情報 |
ja : 福岡教育大学紀要. 第三分冊, 数学・理科・技術科編 en : Bulletin of University of Teacher Education Fukuoka. Part III, Mathematics, natural sciences and technology 号 73, p. 7-14, 発行日 2024-03-10 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||
| 収録物識別子 | 0532-811X | |||||
| 出版タイプ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 福岡教育大学 | |||||
