Monotonic VAEに基づいた個別最適な問題推薦システム

抄録

Variational AutoEncoderに基づいた個別最適な問題推薦システムについて提案する。提案システムは、多数の学習者と多数の問題についての正解した、不正解した、未回答である、の三値の入力から、学習者が未回答の問題について正答率を予測することができる。この予測正答率に基づいて、学習者一人一人について程よい難易度の問題を推薦する。英語の4技能に関する問題を題材とした実験を成人参加者６名、高校生参加者41名で実施した。結果、成人と比較して1/10の問題しか回答しなかった高校生については、予測と実測の間には大きな乖離が生じたが、多数の問題に回答した成人6名の未回答問題の正答率を正確に予測でき、程よい難易度と設定した予測正答率75％の問題を出題できた。