論文の概要: Automatic Piecewise Linear Regression for Predicting Student Learning Satisfaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10639v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 14:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.044188
• Title: Automatic Piecewise Linear Regression for Predicting Student Learning Satisfaction
• Title（参考訳）: 学生の学習満足度予測のための自動一方向線形回帰
• Authors: Haemin Choi, Gayathri Nadarajan,
• Abstract要約: 本研究は,強化と解釈可能性を組み合わせた自動一方向線形回帰モデルが,学習満足度を予測するのに最適であることを示す。 学生の時間管理と集中力, クラスメートへの有益感, オフラインコースへの参加は, 学習満足度に最も有意な影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7212939068975618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although student learning satisfaction has been widely studied, modern techniques such as interpretable machine learning and neural networks have not been sufficiently explored. This study demonstrates that a recent model that combines boosting with interpretability, automatic piecewise linear regression(APLR), offers the best fit for predicting learning satisfaction among several state-of-the-art approaches. Through the analysis of APLR's numerical and visual interpretations, students' time management and concentration abilities, perceived helpfulness to classmates, and participation in offline courses have the most significant positive impact on learning satisfaction. Surprisingly, involvement in creative activities did not positively affect learning satisfaction. Moreover, the contributing factors can be interpreted on an individual level, allowing educators to customize instructions according to student profiles.
• Abstract（参考訳）: 学生の学習満足度は広く研究されているが、解釈可能な機械学習やニューラルネットワークといった現代の技術は十分に研究されていない。 本研究は, 強化と解釈可能性, 自動一方向線形回帰(APLR)を組み合わせた最近のモデルが, 最先端のいくつかのアプローチで学習満足度を予測するのに最適であることを示す。 APLRの数値的・視覚的解釈の分析を通じて、学生の時間管理と集中力、クラスメートへの支援感、オフラインコースへの参加は学習満足度に最も有意な影響を及ぼす。 驚くべきことに、創造活動への関与は学習満足度に肯定的な影響を与えなかった。 さらに、貢献要因は個々のレベルで解釈でき、教育者は生徒のプロフィールに応じて指示をカスタマイズできる。

関連論文リスト

• Adaptive Learning Systems: Personalized Curriculum Design Using LLM-Powered Analytics [14.157213827899342]
  大規模言語モデル(LLM)は、個々の学生のニーズに合わせてパーソナライズされた学習体験を可能にすることによって、教育分野に革命をもたらしている。 本稿では LLM を利用した分析を応用した適応学習システムのためのフレームワークについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-25T04:36:17Z)
• The Importance of Being Lazy: Scaling Limits of Continual Learning [60.97756735877614]
  モデル幅の増大は,特徴学習の量を減らし,遅延度を高めた場合にのみ有益であることを示す。 特徴学習,タスク非定常性,および忘れることの複雑な関係について検討し,高い特徴学習が極めて類似したタスクにのみ有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-20T10:12:38Z)
• Machine Learning-Driven Student Performance Prediction for Enhancing Tiered Instruction [11.564820268803619]
  学生のパフォーマンス予測は、教育データマイニングにおいて最も重要な課題の1つである。 広範な予測実験にもかかわらず、機械学習手法は実践的な教育戦略に効果的に統合されていない。 本研究は,機械学習による学生の成績予測とタインド・インストラクションを統合し,対象科目における学生の成績向上を目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T13:13:25Z)
• Deep Learning Through A Telescoping Lens: A Simple Model Provides Empirical Insights On Grokking, Gradient Boosting & Beyond [61.18736646013446]
  その驚くべき振る舞いをより深く理解するために、トレーニングされたニューラルネットワークの単純かつ正確なモデルの有用性について検討する。 3つのケーススタディで、様々な顕著な現象に関する新しい経験的洞察を導き出すためにどのように適用できるかを説明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T22:54:34Z)
• Exploring Engagement and Perceived Learning Outcomes in an Immersive Flipped Learning Context [0.195804735329484]
  本研究の目的は,学生のオンラインエンゲージメントと学習成果に対する没入型フリップ学習アプローチのメリットと課題を検討することである。 この研究は、高レベルの学生エンゲージメントと学習結果の認知を明らかにしたが、改善が必要な領域も明らかにした。 この研究の成果は、有意義で効果的な遠隔学習体験をデザインしようとする教育者にとって貴重な情報源となる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T11:38:48Z)
• A General Model for Detecting Learner Engagement: Implementation and Evaluation [0.0]
  本稿では,学習者のエンゲージメントレベルを検出するための特徴の選択と処理のための,汎用的で軽量なモデルを提案する。 本研究では,DAiSEEデータセットの映像を分析し,学習者のエンゲージメントのダイナミックな意義を捉えた。 提案モデルは,特定の実装において68.57%の精度を達成し,学習者のエンゲージメントレベルを検出する最先端モデルより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T12:11:15Z)
• Evaluating Pedagogical Incentives in Undergraduate Computing: A Mixed Methods Approach Using Learning Analytics [0.0]
  本稿では,ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンにおける1年目のコンピュータ・モジュールにおける新たな教育的インセンティブの効果を評価する。 我々は、学習分析と質的データを組み合わせて、これらのインセンティブの有効性を学生のエンゲージメントを高めるために、混合手法を用いて評価する。 本稿では,データ駆動型客観分析を学生の視点と統合した,生徒のエンゲージメントに対する解釈可能かつ行動可能なモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T16:39:38Z)
• RLIF: Interactive Imitation Learning as Reinforcement Learning [56.997263135104504]
  我々は,対話型模倣学習と類似するが,さらに実践的な仮定の下で,非政治強化学習によってパフォーマンスが向上できることを実証する。 提案手法は,ユーザ介入信号を用いた強化学習を報奨として利用する。 このことは、インタラクティブな模倣学習において介入する専門家がほぼ最適であるべきだという仮定を緩和し、アルゴリズムが潜在的に最適でない人間の専門家よりも改善される行動を学ぶことを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T21:05:21Z)
• Distantly-Supervised Named Entity Recognition with Adaptive Teacher Learning and Fine-grained Student Ensemble [56.705249154629264]
  NERモデルの堅牢性を改善するために,自己学習型教員学生フレームワークを提案する。 本稿では,2つの教員ネットワークからなる適応型教員学習を提案する。 微粒な学生アンサンブルは、教師モデルの各フラグメントを、生徒の対応するフラグメントの時間移動平均で更新し、各モデルフラグメントのノイズに対する一貫した予測を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T12:14:09Z)
• Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
  パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。 近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z)

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。