学習コンテンツ推薦を目的とした難易度推定アルゴリズムの評価のための正解データ作成 (教育工学) Creation of Correct Data to Evaluate a Difficulty Estimation Algorithm for Recommendation of Learning Contents

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抄録

書籍やWebページ等を対象とした情報推薦は主にユーザの嗜好情報に基づいて行われているが,学習コンテンツを対象とした場合にはユーザの習熟度に適した難易度のコンテンツが推薦されることが望ましい.そこで我々は,学習コンテンツの難易度を考慮した学習コンテンツ推薦を目的として,誰が何を読んだかという関係を示した2部ネットワークのみを用いてユーザ習熟度と学習コンテンツ難易度を推定するアルゴリズムの開発を行ってきた.本稿では,推定した難易度を評価するために作成した正解データと,その正解データを元に評価した結果について報告する.

The popular technology for the information recommendation of books or web pages is based on taste information from many users, but it is important to be based on difficulty and proficiency for the recommendation of learning contents. We have developed algorithms to estimate difficulty of learning contents and proficiency of users, for recommendation considering difficulty of learning contents. These algorithms use only a bipartite network that consists of the reader relations with contents and users. In this paper, we describe how to make a correct data to evaluate the estimated difficulty, and report about the result that evaluated the precision of our algorithms.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 113(482), 161-164, 2014-03-08

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009862084
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10013163
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    025402897
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
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