論文の概要: Multimodal Late Fusion Model for Problem-Solving Strategy Classification in a Machine Learning Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22426v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 07:12:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.050499
• Title: Multimodal Late Fusion Model for Problem-Solving Strategy Classification in a Machine Learning Game
• Title（参考訳）: 機械学習ゲームにおける問題解決戦略分類のためのマルチモーダルレイトフュージョンモデル
• Authors: Clemens Witt, Thiemo Leonhardt, Nadine Bergner, Mareen Grillenberger,
• Abstract要約: 本稿では,学生の問題解決戦略を分類するために,視覚データとゲーム内アクションシーケンスを構造化したマルチモーダルレイトフュージョンモデルを提案する。 その結果,対話型学習環境における戦略に敏感な評価と適応的支援のためのマルチモーダルMLの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning models are widely used to support stealth assessment in digital learning environments. Existing approaches typically rely on abstracted gameplay log data, which may overlook subtle behavioral cues linked to learners' cognitive strategies. This paper proposes a multimodal late fusion model that integrates screencast-based visual data and structured in-game action sequences to classify students' problem-solving strategies. In a pilot study with secondary school students (N=149) playing a multitouch educational game, the fusion model outperformed unimodal baseline models, increasing classification accuracy by over 15%. Results highlight the potential of multimodal ML for strategy-sensitive assessment and adaptive support in interactive learning contexts.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、デジタル学習環境でステルスアセスメントをサポートするために広く利用されている。 既存のアプローチは通常、抽象的なゲームプレイログデータに依存しており、学習者の認知戦略に関連する微妙な行動の手がかりを見落としている可能性がある。 本稿では,学生の問題解決戦略を分類するために,スクリーンキャストに基づく視覚データとゲーム内アクションシーケンスを構造化したマルチモーダルレイトフュージョンモデルを提案する。 中学生(N=149)によるマルチタッチ教育ゲームによるパイロット研究では、融合モデルは単調ベースラインモデルより優れ、分類精度は15%以上向上した。 その結果,対話型学習環境における戦略に敏感な評価と適応的支援のためのマルチモーダルMLの可能性を強調した。

関連論文リスト

• Explaining and Mitigating the Modality Gap in Contrastive Multimodal Learning [7.412307614007383]
  マルチモーダル学習モデルは、共有表現空間を学習することにより、画像やテキストなどの様々なモダリティをブリッジするように設計されている。 これらのモデルはしばしばモダリティギャップを示し、異なるモダリティが共有表現空間内の異なる領域を占める。 トレーニング中にモダリティギャップを生じ、持続させる上で、不整合データペアと学習可能な温度パラメータの臨界的役割を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T20:36:49Z)
• Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods, Theories, Applications and Opportunities [89.40778301238642]
  モデルマージは、機械学習コミュニティにおける効率的なエンパワーメント技術である。 これらの手法の体系的かつ徹底的なレビューに関する文献には大きなギャップがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T16:58:48Z)
• Improving Discriminative Multi-Modal Learning with Large-Scale Pre-Trained Models [51.5543321122664]
  本稿では,大規模な事前学習型ユニモーダルモデルを用いて,識別型マルチモーダル学習を向上する方法について検討する。 MMLoRA(Multi-Modal Low-Rank Adaptation Learning)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T15:01:54Z)
• Learning Unseen Modality Interaction [54.23533023883659]
  マルチモーダル学習は、すべてのモダリティの組み合わせが訓練中に利用でき、クロスモーダル対応を学ぶことを前提としている。 我々は、目に見えないモダリティ相互作用の問題を提起し、第1の解を導入する。 異なるモジュラリティの多次元的特徴を、豊富な情報を保存した共通空間に投影するモジュールを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T10:53:10Z)
• Cross-modal Learning for Multi-modal Video Categorization [24.61762520189921]
  マルチモーダル機械学習(ML)モデルは、複数のモーダルでデータを処理できる。 本稿では,マルチモーダルML技術を用いたビデオ分類の問題に焦点をあてる。 本稿では,クロスモーダル学習によるマルチモーダルビデオ分類モデルが,最先端のベースラインモデルより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-07T03:21:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。