位相的データ解析によるラーニング・アナリティクスの新展開

使用拓扑数据分析进行学习分析的新进展

基本信息

批准号：
22K18614
负责人：
井上仁
金额：
$ 3.99万
依托单位：
Nakamura Gakuen College
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

今年度は、学習分析の新たな手法として位相的データ解析の適用を試みた。公開されている教育データに対して、パーシステント・ホモロジーを解析し、成績によって分類されたデータの特徴を考察した。その結果、上位と下位の成績グループは同じ位相構造をもつが、中位のグループとは異なる位相構造をもつことが示唆された。具体的には、学習管理システムの学習者活動記録ツールによって収集されたデータセット(Amrieh et al., 2015, 2016)を対象にした。16個の特徴量と3段階に分類された成績から構成され480レコードである。このうち値が整数である4個の特徴量と成績を利用した。実験方法は、まず3段階の成績グループに対して、バーシステント図を作成し、連結成分(H_0)と穴(H_1)の生成と生存時間を調べた。各成績グループのレコード数は、142、211、127であるため、成績グループごとのパーシステント図だけからは特徴を断定することができない。そこで、各グループに対して50レコードをランダムに抽出しパーシステント図を作成することを1万回行い、同じグループごとに図を重ね合わせることにより特徴を見出した。上位と下位の成績グループは同じ位相構造をもつが、中位のグループとは異なる位相構造をもつことが示唆された。この理由は、4個の特徴量のうち3個を選択して散布図を描くと、上位と下位の成績グループはどの特徴量も大きいあるいは小さく各データ点がかたまっているのに対して、中位のグループは特徴量が大きいものと小さいものが混ざっているからではないかと推察した。この結果、穴(H_1)の消滅時間が長くなったのではないだろうかと考えた。

今年，我们试图将拓扑数据分析作为学习分析的新方法。分析了持续的同源性，以获取已发表的教育数据，并检查了按等级分类的数据的特征。结果表明，顶部和底部成绩组具有相同的相结构，但与中级组不同的相结构。具体来说，我们针对学习管理系统中学习者活动记录工具收集的数据集（Amrieh等，2015，2016）。它由16个特征值和分类为三个级别的分数组成，是480个记录。其中，使用了四个特征数量和结果，即整数值。实验方法是首先为三阶段性能组创建一个多功能图，并检查连接组件（H_0）和孔（H_1）的产生和生存时间。每个年级组的记录数量为142、211和127，因此仅能单独从每个年级组的持久图中确定特征。因此，为每个组随机提取50个记录，并创建持久图10,000次，并且通过将每个组上的图叠加来发现特征。据建议，顶部和底部成就组具有相同的相结构，但是与中间组不同的相结构。这样做的原因是，当选择四个特征值中的三个并绘制一个散点图时，顶部和底部成绩组具有较大或小的特征，并且每个数据点在每个数据点中都形成，而中等组则具有较大和小的特征。结果，我认为孔（H_1）消失的时间增加了。

项目成果

期刊论文数量（2）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Toward an Ethical Learning Environment Considering Vulnerable Stakeholders

建立考虑弱势利益相关者的道德学习环境

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hitoshi INOUE;Kiyomi OKAMOTO;Yoshiaki NAKANO;Takahiro TAGAWA;Takahiro SUMIIYA
通讯作者：
Takahiro SUMIIYA

学習分析への位相的データ解析の適用に向けて

将拓扑数据分析应用于学习分析

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kimiharu To;Tzuchau Chang;Chankook Kim;Sun-Kyung Lee;Ryo Sakurai;Sachi Ninomiya-Lim;Noriko Hata;Junko Katayama;& Shinichi Furihata;古賀詩織，峯恒憲，廣川佐千男;井上仁，安武公一，山川修，多川孝央，隅谷孝洋
通讯作者：
井上仁，安武公一，山川修，多川孝央，隅谷孝洋