Predicting Dropout Signs Using LMS Logs
Bibliographic Information
- Other Title
-
- LMS のログを用いたドロップアウト兆候の予測
Abstract
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。
Journal
-
- Proceedings of the Meeting on Japanese Institutional Research
-
Proceedings of the Meeting on Japanese Institutional Research 11 (0), 46-51, 2022-11-11
Japan Association for Institutional Research
- Tweet
Details 詳細情報について
-
- CRID
- 1390013021059083520
-
- ISSN
- 24363014
- 24363065
-
- Text Lang
- ja
-
- Data Source
-
- JaLC
-
- Abstract License Flag
- Allowed