AdaptiveLearning
#NaturalLanguageGeneration#NLP#Education#KnowledgeTracing#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...
#NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-26 Using Neural Network-Based Knowledge Tracing for a Learning System with Unreliable Skill Tags, Karumbaiah+, （w_ Ryan Baker）, EDM22 Comment超重要論文。しっかり読むべき# 一言で言うと KTを利用することを最初から念頭に置いていなかったシステムでは、問題に対して事後的にスキルをマッピングする作業が生じてしまい、これは非常に困難なことが多い。論文中で使用したアメリカの商用の数学のblended learningのシステムのデータでは、途中 ... #Pocket#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-10 No Task Left Behind: Multi-Task Learning of Knowledge Tracing and Option Tracing for Better Student Assessment, An+, RiiiD, AAAI22
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ...
Issue Date: 2022-08-26 Using Neural Network-Based Knowledge Tracing for a Learning System with Unreliable Skill Tags, Karumbaiah+, （w_ Ryan Baker）, EDM22 Comment超重要論文。しっかり読むべき# 一言で言うと KTを利用することを最初から念頭に置いていなかったシステムでは、問題に対して事後的にスキルをマッピングする作業が生じてしまい、これは非常に困難なことが多い。論文中で使用したアメリカの商用の数学のblended learningのシステムのデータでは、途中 ... #Pocket#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-10 No Task Left Behind: Multi-Task Learning of Knowledge Tracing and Option Tracing for Better Student Assessment, An+, RiiiD, AAAI22
#Pocket#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-02 Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations, Minn+, AAAI22 CommentDeepLearningを用いずに解釈性の高いKTモデルを提案。DKT, DKVMN, AKT等をoutperformしている。 ... #Survey#Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22 #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 Empirical Evaluation of Deep Learning Models for Knowledge Tracing: Of Hyperparameters and Metrics on Performance and Replicability, Sami+, Aalto University, arXiv22 CommentDKTの説明が秀逸で、元論文では書かれていない分かりづらいところまできちんと説明してくれている。 （inputは(スキルタグ, 正誤)のtupleで、outputはスキルタグ次元数のベクトルyで、各次元が対応するスキルのmasteryを表しており、モデルのtrainingはnext attempt入 ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-31 Challenges to Applying Performance Factor Analysis to Existing Learning Systems, Cristina+ （w_ Ryan Baker）, ICCE21 Commentいまだにほとんどの商用のAdaptive LearningシステムではBKTが使われている。その理由について概要が書いてある。 BKTについて実アプ李ケーションに応用した際にどういう性質があるかを検証した文献へのリファレンスが存在する ... #Pocket#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-31 Condensed Discriminative Question Set for Reliable Exam Score Prediction, Jung+, Riiid, AIED21 #Pocket#EducationalDataMining#OptionTracing
Issue Date: 2022-08-18 Option Tracing: Beyond Correctness Analysis in Knowledge Tracing, Ghosh+, AIED21 CommentこれまでのKTは問題の正誤（correctness）に対してfittingしていたが、この研究ではmultiple choice questionでどの選択肢を選択するかを予測するタスクを提案している。 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-05-02 Learning Process-consistent Knowledge Tracing, Shen+, SIGKDD21 CommentDKTでは問題を間違えた際に、対応するconceptのproficiencyを下げてしまうけど、実際は間違えても何らかのlearning gainは得ているはずだから、おかしくね？というところに端を発した研究。 student performance predictionの性能よりも、Knowle# ... #NeuralNetwork#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 BEKT: Deep Knowledge Tracing with Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Tian+ （緒方先生）, Kyoto University, ICCE21 CommentKTにBERTを利用した研究 #453 などでDeepLearningBasedなモデル間であまり差がないことが示されているので、本研究が実際どれだけ強いのかは気になるところ。 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 Do we need to go Deep? Knowledge Tracing with Big Data, Varun+, University of Maryland Baltimore County, arXiv21 Commentデータ量が小さいとSAKTはDKTはcomparableだが、データ量が大きくなるとSAKTがDKTを上回る。  および current exercise (e_{t+1}) が与えられた時に、current_exerciseの正誤を予測したい。 * e_{ ... #Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-09-05 Applications of the Elo Rating System in Adaptive Educational Systems, Pelanek, Computers & Educations16 CommentElo rating systemの教育応用に関して詳細に記述されている ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 Estimating student proficiency: Deep learning is not the panacea, Wilson+, Knewton+, NIPS16 workshop CommentDKTの性能をBKTやPFA等の手法と比較した研究 #355 を引用し、DKTとBKTのAUCの計算方法の違いについて言及している ... #EducationalDataMining#LearningAnalytics#DropoutPrediction
Issue Date: 2021-10-29 Predicting MOOC Dropout over Weeks Using Machine Learning Methods, EMNLP14 Workshop, Marius Kloft CommentEMNLP'14のWorkshop論文。引用数が120件とかなり多め。MOOCsのclickstreamデータから、numericalなfeatureを作成。SVMに食わせて学習し、Dropout Predictionを行なっている。 psychologyのMOOCコースからデータ収集。12週に渡 ... #StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 General Features in Knowledge Tracing: Applications to Multiple Subskills, Temporal Item Response Theory, and Expert Knowledge, Brusilovsky+, EDM14 CommentBKTでは1種類のスキルしか扱えなかった問題を改善（skillだけでなく、sub-skillも扱えるように） 様々なFeatureを組み合わせることが可能実装：https://github.com/ml-smores/fast ただし、GPL-2.0ライセンス ... #Pocket#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-31 Properties of the Bayesian Knowledge Tracing Model, BRETT VAN DE SANDE, JEDM13 #EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-07-27 Adapting Bayesian Knowledge Tracing to a Massive Open Online Course in edX, Pardos+, MIT, EDM13 Comment# Motivation MOOCsではITSとはことなり、on-demandなチュートリアルヘルプを提供しておらず、その代わりに、知識は自己探求され様々なタイプのリソースの冗長性によって提供され、システムを介して学生は様々な経路やリソースを選択する。このようなデータは、さまざまな条件下で学生の行 ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-31 More Accurate Student Modeling through Contextual Estimation of Slip and Guess Probabilities in Bayesian Knowledge Tracing, Ryan Baker+, ITS08 CommentBKTのModel Degeneracy問題について言及されている Model Degeneracy: parameterの値がモデルのconceptualな意味合いを破ってしまうこと たとえば、学習者がスキルを知っている場合よりも、知らない場合に正答を得る可能性が高 ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-09-12 Using Knowledge Tracing to Measure Student Reading Proficiencies, Joseph+, ITS04 Comment英語の音読に関してKTを適用した話が記載されている スキルの定義はgrapheme=>phoneme mappingsとして定義されるっぽい ch は /CH/ と発音する場合(e.g. Charles)もあれば /K/ の場合もある(e.g. Chaos) ch=>/CH/, ch= ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-17 Modeling individualization in a bayesian networks implementation of knowledge tracing, Pardos+ （w_ Neil T. Heffernan）, UMAP00 Comment# モチベーション BKTでは、全ての生徒が共通のprior knowledge（各スキルに対する習熟度）を持っていることを仮定しており、生徒ごとの事前情報を導入することが許されていない。そこで、個々の生徒のprior knowledge parameterを導入することで予測精度の向上を実現した ... #Article#Dataset#Education#EducationalDataMining#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset #Article#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-17 KT-IDEM: Introducing Item Difficulty to the Knowledge Tracing Model, Pardos+ （w_ Neil T. Heffernan）, UMAP11 Comment# モチベーション computer educationやassessmentのモデルでは項目困難度を考慮している。たとえば、Computer Adaptive Testing (CAT) で利用されるIRTは項目ごとの難易度パラメータを学習する。難易度パラメータの学習がstudent perfo ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-07-25 独立な学習者・項目ネットワークをもつ Deep-IRT, 堤+, 電子情報通信学会論文誌, 2021 Comment# モチベーション Deep-IRTで推定される能力値は項目の特性に依存しており、同一スキル内の全ての項目が等質であると仮定しているため、異なる困難度を持つ項目からの能力推定値を求められない。このため、能力パラメータや困難度パラメータの解釈性は、従来のIRTと比較して制約がある。一方、木下らが提案 ... #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 局所的変分法による非補償型時系列IRT, 玉野+ （持橋さん）, NEC+, 人工知能学会研究会資料 #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#Assessment
Issue Date: 2022-04-18 Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems, Choi+, RiiiD Research, arXiv 2020 Comment# 概要 テストのスコアや、gradeなどはシステムの外側で取得されるものであり、取得するためにはコストがかかるし、十分なラベル量が得られない（label-scarce problem）。そこで、pre-training/fine-tuningの手法を用いて、label-scarce proble ... #Article#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-10-29 ラーニング・アナリティクスとは何か？, 武田俊之, コンピュータ＆エデュケーション VOL.38, 2015 CommentLearning Analyticsの全体像について、コンパクトにまとまっている。 特に、そのアプローチに関するコンセプトの特徴（e.g. 学習者中心、デーア駆動）や、フレームワーク、xAPIといったデータの測定・収集方法などについて、まとめられている。 ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#Tools#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 HMM Scalable （Bayesian Knowledge Tracing; BKT） CommentBKTを高速で学習できるツール 3-clause BSD license ... #Article#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Deep Knowledge Tracing, Piech+, NIPS, 2015 CommentKnowledge Tracingタスクとは： 特定のlearning taskにおいて、生徒によってとられたインタラクションの系列x0, ..., xtが与えられたとき、次のインタラクションxt+1を予測するタスク 典型的な表現としては、xt={qt, at}, where qt=knowkn ... #Article#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Improving Matrix Factorization Techniques of Student Test Data with Partial Order Constraints, Beheshti+, UMAP, 2012 Comment生徒の学習の場合は、prerequisiteがあるので、factorizationする空間をかなり小さくする。 MFは、domain structure discovering (どのアイテムが生徒間の特定のスキルに紐づいているか)にも使える。 たとえば、生徒-アイテム行列をVとすると、V=各kn ... #Article#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Models for Forecasting Student Performance, Thai-Nghe+, EDM, 2011 Commentstudent performanceは、推薦システムの問題において、下記の２種類にcastできる： 1. rating prediction task, すなわち、ユーザ・アイテム・ratingを、生徒・タスク・パフォーマンスとみなす 2. sequentialなエフェクトを考慮して、foreTe ... #Article#Survey#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ... #Article#LearningPath
Issue Date: 2018-12-22 Designing and implementing a personalized remedial learning system for enhancing the programming learning, Hsieh+, Educational Technology & Society, 2013 Commente-learningシステムには、三つの課題がまだある： learner control: learnerは、自分でe-learningシステムのmaterialをダウンロードしたりして勉強するが、時に事前知識が相当必要な教材とかで勉強してしまうと、learning performanceが落fu ... #Article#RecommenderSystems#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-12-22 Simulated Analysis of MAUT Collaborative Filtering for Learning Object Recommendation, Manouselis+, Social Information Retrieval for Technology-Enhanced Learning & Exchange, 2007 Comment教員に対して教材を推薦しようという試み（学生ではないようだ）。 教員は、learning resourcesに対して、multi-criteriaなratingを付与することができ、それをCFで活用する（CELEBRATE web portalというヨーロッパのポータルを使用したらしい）。 CFLe ... #Article#RecommenderSystems#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems for Technology Enhanced Learning: Research Trends and Applications, Manouselis+, 2014 Comment最近のトレンドやアプリケーションを知りたい場合はこちら ... #Article#RecommenderSystems#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Panorama of recommender systems to support learning, Drachsler+, 2015 Comment教育分野に対するRecsysのSurvey ... #Article#RecommenderSystems#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook, 2011 #Article#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Personal recommender systems for learners in lifelong learning networks: the requirements, techniques and model, Drachsler+, Int. J. Learning Technology, 2008 #Article#Classic#LearningStyle
Issue Date: 2018-12-22 LEARNING AND TEACHING STYLES IN ENGINEERING EDUCATION, Felder, Engr. Education, 78（7）, 674–681 （1988） CommentLearningStyleに関して研究している古典的な研究。 context-aware recsysの研究初期の頃は、だいたいはこのFelder-Silverman Theoryというのをベースに研究されていたらしい。 ...
Issue Date: 2022-08-02 Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations, Minn+, AAAI22 CommentDeepLearningを用いずに解釈性の高いKTモデルを提案。DKT, DKVMN, AKT等をoutperformしている。 ... #Survey#Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-02 Knowledge Tracing: A Survey, ABDELRAHMAN+, Australian National University, arXiv22 #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 Empirical Evaluation of Deep Learning Models for Knowledge Tracing: Of Hyperparameters and Metrics on Performance and Replicability, Sami+, Aalto University, arXiv22 CommentDKTの説明が秀逸で、元論文では書かれていない分かりづらいところまできちんと説明してくれている。 （inputは(スキルタグ, 正誤)のtupleで、outputはスキルタグ次元数のベクトルyで、各次元が対応するスキルのmasteryを表しており、モデルのtrainingはnext attempt入 ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-31 Challenges to Applying Performance Factor Analysis to Existing Learning Systems, Cristina+ （w_ Ryan Baker）, ICCE21 Commentいまだにほとんどの商用のAdaptive LearningシステムではBKTが使われている。その理由について概要が書いてある。 BKTについて実アプ李ケーションに応用した際にどういう性質があるかを検証した文献へのリファレンスが存在する ... #Pocket#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-31 Condensed Discriminative Question Set for Reliable Exam Score Prediction, Jung+, Riiid, AIED21 #Pocket#EducationalDataMining#OptionTracing
Issue Date: 2022-08-18 Option Tracing: Beyond Correctness Analysis in Knowledge Tracing, Ghosh+, AIED21 CommentこれまでのKTは問題の正誤（correctness）に対してfittingしていたが、この研究ではmultiple choice questionでどの選択肢を選択するかを予測するタスクを提案している。 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-05-02 Learning Process-consistent Knowledge Tracing, Shen+, SIGKDD21 CommentDKTでは問題を間違えた際に、対応するconceptのproficiencyを下げてしまうけど、実際は間違えても何らかのlearning gainは得ているはずだから、おかしくね？というところに端を発した研究。 student performance predictionの性能よりも、Knowle# ... #NeuralNetwork#Pocket#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 BEKT: Deep Knowledge Tracing with Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Tian+ （緒方先生）, Kyoto University, ICCE21 CommentKTにBERTを利用した研究 #453 などでDeepLearningBasedなモデル間であまり差がないことが示されているので、本研究が実際どれだけ強いのかは気になるところ。 ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-28 Do we need to go Deep? Knowledge Tracing with Big Data, Varun+, University of Maryland Baltimore County, arXiv21 Commentデータ量が小さいとSAKTはDKTはcomparableだが、データ量が大きくなるとSAKTがDKTを上回る。  および current exercise (e_{t+1}) が与えられた時に、current_exerciseの正誤を予測したい。 * e_{ ... #Pocket#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-09-05 Applications of the Elo Rating System in Adaptive Educational Systems, Pelanek, Computers & Educations16 CommentElo rating systemの教育応用に関して詳細に記述されている ... #NeuralNetwork#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 Estimating student proficiency: Deep learning is not the panacea, Wilson+, Knewton+, NIPS16 workshop CommentDKTの性能をBKTやPFA等の手法と比較した研究 #355 を引用し、DKTとBKTのAUCの計算方法の違いについて言及している ... #EducationalDataMining#LearningAnalytics#DropoutPrediction
Issue Date: 2021-10-29 Predicting MOOC Dropout over Weeks Using Machine Learning Methods, EMNLP14 Workshop, Marius Kloft CommentEMNLP'14のWorkshop論文。引用数が120件とかなり多め。MOOCsのclickstreamデータから、numericalなfeatureを作成。SVMに食わせて学習し、Dropout Predictionを行なっている。 psychologyのMOOCコースからデータ収集。12週に渡 ... #StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 General Features in Knowledge Tracing: Applications to Multiple Subskills, Temporal Item Response Theory, and Expert Knowledge, Brusilovsky+, EDM14 CommentBKTでは1種類のスキルしか扱えなかった問題を改善（skillだけでなく、sub-skillも扱えるように） 様々なFeatureを組み合わせることが可能実装：https://github.com/ml-smores/fast ただし、GPL-2.0ライセンス ... #Pocket#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-31 Properties of the Bayesian Knowledge Tracing Model, BRETT VAN DE SANDE, JEDM13 #EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-07-27 Adapting Bayesian Knowledge Tracing to a Massive Open Online Course in edX, Pardos+, MIT, EDM13 Comment# Motivation MOOCsではITSとはことなり、on-demandなチュートリアルヘルプを提供しておらず、その代わりに、知識は自己探求され様々なタイプのリソースの冗長性によって提供され、システムを介して学生は様々な経路やリソースを選択する。このようなデータは、さまざまな条件下で学生の行 ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-31 More Accurate Student Modeling through Contextual Estimation of Slip and Guess Probabilities in Bayesian Knowledge Tracing, Ryan Baker+, ITS08 CommentBKTのModel Degeneracy問題について言及されている Model Degeneracy: parameterの値がモデルのconceptualな意味合いを破ってしまうこと たとえば、学習者がスキルを知っている場合よりも、知らない場合に正答を得る可能性が高 ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-09-12 Using Knowledge Tracing to Measure Student Reading Proficiencies, Joseph+, ITS04 Comment英語の音読に関してKTを適用した話が記載されている スキルの定義はgrapheme=>phoneme mappingsとして定義されるっぽい ch は /CH/ と発音する場合(e.g. Charles)もあれば /K/ の場合もある(e.g. Chaos) ch=>/CH/, ch= ... #KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-17 Modeling individualization in a bayesian networks implementation of knowledge tracing, Pardos+ （w_ Neil T. Heffernan）, UMAP00 Comment# モチベーション BKTでは、全ての生徒が共通のprior knowledge（各スキルに対する習熟度）を持っていることを仮定しており、生徒ごとの事前情報を導入することが許されていない。そこで、個々の生徒のprior knowledge parameterを導入することで予測精度の向上を実現した ... #Article#Dataset#Education#EducationalDataMining#ScorePrediction
Issue Date: 2022-08-23 Score Prediction dataset #Article#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-08-17 KT-IDEM: Introducing Item Difficulty to the Knowledge Tracing Model, Pardos+ （w_ Neil T. Heffernan）, UMAP11 Comment# モチベーション computer educationやassessmentのモデルでは項目困難度を考慮している。たとえば、Computer Adaptive Testing (CAT) で利用されるIRTは項目ごとの難易度パラメータを学習する。難易度パラメータの学習がstudent perfo ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-07-25 独立な学習者・項目ネットワークをもつ Deep-IRT, 堤+, 電子情報通信学会論文誌, 2021 Comment# モチベーション Deep-IRTで推定される能力値は項目の特性に依存しており、同一スキル内の全ての項目が等質であると仮定しているため、異なる困難度を持つ項目からの能力推定値を求められない。このため、能力パラメータや困難度パラメータの解釈性は、従来のIRTと比較して制約がある。一方、木下らが提案 ... #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 局所的変分法による非補償型時系列IRT, 玉野+ （持橋さん）, NEC+, 人工知能学会研究会資料 #Article#EducationalDataMining#LearningAnalytics#Assessment
Issue Date: 2022-04-18 Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems, Choi+, RiiiD Research, arXiv 2020 Comment# 概要 テストのスコアや、gradeなどはシステムの外側で取得されるものであり、取得するためにはコストがかかるし、十分なラベル量が得られない（label-scarce problem）。そこで、pre-training/fine-tuningの手法を用いて、label-scarce proble ... #Article#LearningAnalytics
Issue Date: 2021-10-29 ラーニング・アナリティクスとは何か？, 武田俊之, コンピュータ＆エデュケーション VOL.38, 2015 CommentLearning Analyticsの全体像について、コンパクトにまとまっている。 特に、そのアプローチに関するコンセプトの特徴（e.g. 学習者中心、デーア駆動）や、フレームワーク、xAPIといったデータの測定・収集方法などについて、まとめられている。 ... #Article#NeuralNetwork#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization, Yeung+, 2018, L@S CommentDeep Knowledge Tracing (DKT)では、下記の問題がある： 該当スキルに正解/不正解 したのにmasteryが 下がる/上がる （Inputをreconstructしない） いきなり習熟度が伸びたり、下がったりする（時間軸に対してmastery levelがcons実装: ht ... #Article#Tools#StudentPerformancePrediction#KnowledgeTracing
Issue Date: 2021-10-29 HMM Scalable （Bayesian Knowledge Tracing; BKT） CommentBKTを高速で学習できるツール 3-clause BSD license ... #Article#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Deep Knowledge Tracing, Piech+, NIPS, 2015 CommentKnowledge Tracingタスクとは： 特定のlearning taskにおいて、生徒によってとられたインタラクションの系列x0, ..., xtが与えられたとき、次のインタラクションxt+1を予測するタスク 典型的な表現としては、xt={qt, at}, where qt=knowkn ... #Article#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Improving Matrix Factorization Techniques of Student Test Data with Partial Order Constraints, Beheshti+, UMAP, 2012 Comment生徒の学習の場合は、prerequisiteがあるので、factorizationする空間をかなり小さくする。 MFは、domain structure discovering (どのアイテムが生徒間の特定のスキルに紐づいているか)にも使える。 たとえば、生徒-アイテム行列をVとすると、V=各kn ... #Article#EducationalDataMining#StudentPerformancePrediction
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Models for Forecasting Student Performance, Thai-Nghe+, EDM, 2011 Commentstudent performanceは、推薦システムの問題において、下記の２種類にcastできる： 1. rating prediction task, すなわち、ユーザ・アイテム・ratingを、生徒・タスク・パフォーマンスとみなす 2. sequentialなエフェクトを考慮して、foreTe ... #Article#Survey#EducationalDataMining#LearningAnalytics
Issue Date: 2018-12-22 Educational Data Mining and Learning Analytics, Baker+, 2014 CommentRyan BakerらによるEDM Survey ... #Article#LearningPath
Issue Date: 2018-12-22 Designing and implementing a personalized remedial learning system for enhancing the programming learning, Hsieh+, Educational Technology & Society, 2013 Commente-learningシステムには、三つの課題がまだある： learner control: learnerは、自分でe-learningシステムのmaterialをダウンロードしたりして勉強するが、時に事前知識が相当必要な教材とかで勉強してしまうと、learning performanceが落fu ... #Article#RecommenderSystems#CollaborativeFiltering
Issue Date: 2018-12-22 Simulated Analysis of MAUT Collaborative Filtering for Learning Object Recommendation, Manouselis+, Social Information Retrieval for Technology-Enhanced Learning & Exchange, 2007 Comment教員に対して教材を推薦しようという試み（学生ではないようだ）。 教員は、learning resourcesに対して、multi-criteriaなratingを付与することができ、それをCFで活用する（CELEBRATE web portalというヨーロッパのポータルを使用したらしい）。 CFLe ... #Article#RecommenderSystems#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems for Technology Enhanced Learning: Research Trends and Applications, Manouselis+, 2014 Comment最近のトレンドやアプリケーションを知りたい場合はこちら ... #Article#RecommenderSystems#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Panorama of recommender systems to support learning, Drachsler+, 2015 Comment教育分野に対するRecsysのSurvey ... #Article#RecommenderSystems#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Recommender Systems in Technology Enhanced Learning, Manouselis+, Recommender Systems Handbook, 2011 #Article#Survey
Issue Date: 2018-12-22 Personal recommender systems for learners in lifelong learning networks: the requirements, techniques and model, Drachsler+, Int. J. Learning Technology, 2008 #Article#Classic#LearningStyle
Issue Date: 2018-12-22 LEARNING AND TEACHING STYLES IN ENGINEERING EDUCATION, Felder, Engr. Education, 78（7）, 674–681 （1988） CommentLearningStyleに関して研究している古典的な研究。 context-aware recsysの研究初期の頃は、だいたいはこのFelder-Silverman Theoryというのをベースに研究されていたらしい。 ...