電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-15-33
成績データと打刻データを用いたベイジアンネットワークによる要注意学生の抽出法
○伊藤宏隆・伊藤圭佑・舟橋健司・山本大介・齋藤彰一・松尾啓志・内匠 逸(名工大)
多くの大学では,留年者や退学者の存在に頭を痛めている.将来,留年,退学する可能性の高い学生を要注意学生と定義し,早期に発見し指導することで留年,退学する学生を減少することができる.名古屋工業大学では,学生の情報が様々なサーバに大量に蓄積されている.著者らは蓄積されている過去の学生のデータから,将来の学生が留年・退学する可能性の高い要注意学生であるか判定するモデルをベイジアンネットワークにより構築する方法を提案している.これまでは,GPAデータを用いてモデルを構築し,判定結果を検証した.本文では,GPAデータに加えて成績別獲得数とICカード打刻データを用いてモデルを構築した.その結果GPAデータを用いたモデルよりも精度が向上した.