研究内容
現在，本学では理解度確認テストの成績が優れない学生を対象として，学生が互いに教え合うピアチュータリングの環境として提供されたメタ学習ラボへの参加を推奨しています．この対処によって，理解度確認テストの不合格者数の割合は減少していますが，依然として合格できない学生は存在します．そこで，学生が理解度確認テストに合格できないという問題を解決するために，与えられたデータから学生の成績を予測する予測分析技術の開発を目指します．この予測分析技術を活用し，学生の成績の推移を可視化します．その結果と理解度確認テストの記述内容をもとに，個々の学生に適した学習コンテンツを作成します．それを提供することで，理解度確認テストの不合格者数を減らしていきます．
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