LMS のログを用いたドロップアウト兆候の予測

DOI

書誌事項

タイトル別名
  • Predicting Dropout Signs Using LMS Logs

抄録

本研究では，学部必修科目であるブレンデッド型の授業において，LMS のアクセス・ログを分析することにより，成績優良者群と単位を修得できない学生群との間には，LMS へのアクセス頻度や時期に差があることを明らかにした。また後者のように単位の修得に至らない学生を早い段階で発見し必要な支援を行うために，最終的な単位修得の可否について，第 5 回目までの学習状況を利用した機械学習の手法により，高い精度で推測できることを確認した。

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390013021059083520
  • DOI
    10.50956/mjir.11.0_46
  • ISSN
    24363014
    24363065
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

問題の指摘

ページトップへ