AI, LA, AR活用教育と事例について学ぶオンライン教材

ラーニングアナリティクスにとって，機械学習はただのツールです．重要なのは，機械学習で予測や分類された結果に合わせて，学習者や教授者などのステークホルダに対して教育工学的知見からフィードバックを返し，現場の問題を解決することです．

SVMを教育シーンで利用している事例もありますので，自分で探したり，下記原稿を確認してみてください．いくつかの事例を確認して，Moodleのフォーラム「タスクML-1e_"SVMの利用イメージを投稿しよう"」に投稿してください．

• 杉山 いおり, 渡辺 雄貴, 加藤 浩, 西原 明法, 企業内eラーニングにおける社会人の最終学習状態推定, 日本教育工学会論文誌, 2016, 40 巻, Suppl. 号, p. 85-88
• 清水 典史, 井上 寛, 松延 千春, 高露 恵理子, 椿 友梨, 白谷 智宣, サポートベクターマシンに基づ-く試験合否予測モデルの構築, 薬学教育, 2018, 2 巻
• 大堀 裕一, 廣安 知之, 横内 久猛, SVMと学習データ選択によるクラス分類アルゴリズムの検討, 人工知能学会全国大会論文集, 2012, JSAI2012 巻, 第26回全国大会(2012), セッションID 3B1-R-2-4, p. 3B1R24

教育工学の分野でSVMを使って何を解決できそうか投稿してください．投稿内容には次の3つのことを含めて投稿してください．

(1)学習データをどのように収集するか

(2)何を分類する問題か

(3)その分類によって何がどのように解決できそうか

PASSの条件1：上記(1)(2)(3)の内容を含む投稿をすること

PASSの条件2：他者の投稿に対して1件以上コメントすること