しまねソフト研究開発センターでは、2016年度に京都大学、株式会社しちだ・教育研究所と共同研究を行いました。共同研究の中で取り組まれた「時系列クラスタリングを利用した未就学児の学習データ分析」について、京都大学の内藤氏により2017年度人工知能学会全国大会(第31回)で発表されました。

本研究では、幼児教育における学習データを人工知能によって分析することで、今後も学習を継続するかどうかを予測する試みを行いました。その中で、学習評価点数の時間的変化のパターンに着目することによって、予測精度が向上する可能性があることがわかりました。

発表内容「時系列クラスタリングを利用した未就学児の学習データ分析」

本研究では、未就学の幼児を対象に学習データの分析を行い、学習を継続する幼児のデータに現れる特徴を見て、学習を継続する幼児を予測できるか実験的に調べました。その中で、学習の評価点数の時間変化を利用したクラスタリングの結果に予測能力があることについて発表いたします。

※2017年度人工知能学会全国大会(第31回)のサイトより抜粋https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-784.html

発表日時

平成29年5月23日(火) 14:30〜14:50

発表会場

ウインクあいち(愛知県産業労働センター)9F 905会議室

論文著者

内藤 純平(京都大学工学部情報学科)

馬場 雪乃(京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻)

鹿島 久嗣(京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻)

高木 丈智(しまねソフト研究開発センター)

布野 卓也(しまねソフト研究開発センター)

2017年度人工知能学会全国大会(第31回)について

公式サイト

http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2017/

日程

2017年5月23日(火)~ 5月26日(金)

会場

ウインクあいち(愛知県産業労働センター)
愛知県名古屋市中村区名駅4丁目4-38(名古屋駅から徒歩約5分)

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