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

抄録

個々の学生の知識修得度の推移が特定の指標により測定可能であれば，その測定結果を利用することにより，より効果的な教育施策の策定やその実施した教育施策の有効性の評価が可能になると考えられる．そこで，本研究では，サポートベクターマシン（SVM）を用いた試験合否予測が知識修得度の指標となり得るか否か検討した．今回，合否予測モデルを平成27年度6年生在籍者の9月実施模擬試験の成績データと第101回薬剤師国家試験結果から構築した．構築したモデルの有用性を確認するため，平成28年度6年生在籍者の9月実施模擬試験の成績データから本モデルにより第102回薬剤師国家試験の合否を予測させ，モデルの導き出した予測と実際の合否と比較した．本研究の結果から，本モデルは比較的高い精度で合否を予測することが可能であり，知識修得度の推移の指標として有用である可能性が示唆された．