LAデータと教学IRデータを組み合わせた学生のパフォーマンス分析の研究

抄録

北陸大学では教学IRデータを一元的に管理しているが、学生の授業内学習行動データ（LAデータ）の収集は未実施だった。そこでSaaS型LMS「manaba」の学修行動ログを利用し、LMSの利用度が高い科目であある「統計学Ⅰ：の成績予測を機械学習で試みた。XGBoostモデルを用い、教学IRデータの入学時アンケートの回答データを説明変数に加えたところR2値はわずかに向上した。単位修得の予測ではほぼ100％の精度を達成した。