言語テストスコアにおけるカオス的時系列の短期予測 :: LET Chubu

言語テストスコアにおけるカオス的時系列の短期予測

発表者

• 木戸 和彦(環太平洋大学)
• 岡崎 弘信 (秋田県立大学)
• 岩崎 彰典 (岡山理科大学)

キーワード

e-ラーニング, 言語テスト, ニューラルネットワーク

概要

"平成２０年に中央教育審議会から出された答申、「学士課程教育の構築に向けて」では、「学習成果（ラーニング・アウトカム）」という言葉を繰り返し用いながら「我が国の大学の大きな問題の一つ」として「質の維持・向上」を求めている。「学習成果」とは、学習期間終了時に、学習者が知り、理解し、行い、実演できることを期待される内容を言明したものであるが、語学において短期的な言語テストスコアの予測もできないようでは年単位の学習成果を保証できるはずもない。
そこで我々は長期目標の指標のひとつにするべく、２次元系のカオス的時系列の短期予測により言語テストスコアの未来予測を行った。主な短期予測の方法にはグラム・シュミットの直交化法やテセレーション法などがあるが、計算時間が急激に増大するなどの問題もあるので、我々が用いたのは比較的問題の少ないニューラルネットワークである。
本ポスターではその方法と結果について報告する。
"

日時・会場

• 8月日:
• 発表室

配布資料

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