ゲーム化された教育における予測分析:リスクの高い生徒を特定するためのハイブリッドモデル
Devanshu Sawarkar1, Latika Pinjarkar1, Pratham Agrawal1
1Symbiosis Institute of Technology, Nagpur Campus, Symbiosis International (Deemed University) Pune, India.
MethodsX
|August 25, 2025
まとめ
この研究は,ゲーム化された学習環境で脱落するリスクのある生徒を正確に特定するためのハイブリッドの機械学習モデルを導入します. このモデルにより 早期の介入が可能になり 学生の支援とリソースの配分が改善されます
科学分野:
- 教育技術
- 教育における機械学習
- 学生支援システム
背景:
- 学生の脱落や中退は 教育環境で大きな課題となっています
- ゲーミー化された学習環境は 学生の分析のための豊富な行動データを 生み出します
- 伝統的な評価方法では リスクの高い生徒を早期に 特定できないかもしれません
研究 の 目的:
- リスクの高い生徒を正確に特定するためのハイブリッド予測モデルを開発し,検証する.
- 機械学習を活用して 学生のリスク評価を向上させる
- 教育者たちに 適時な学術的介入のための 効果的なツールを提供すること
主な方法:
- ロジスティック回帰,意思決定ツリー,ランダムフォレストをアンサンブルモデルに統合する.
- ゲーミー化されたプラットフォームから 学生の成績,参加,タスクの完了などのデータを分析する.
- 機械学習による学生モニタリングシステムの開発
主要な成果:
- ハイブリッド・アンサンブル・モデルは リスクの高い生徒を特定する上で 個別分類器と比較して 優れたパフォーマンスを示しました
- このモデルは ゲーミー化された学習データに基づいて 介入を必要とする生徒を正確に予測します
- 危険にさらされている生徒の早期発見が達成され,適切な支援が提供されました.
結論:
- ハイブリッド・マシン・ラーニング・モデルは ゲーミファイド・ラーニングで リスクの高い生徒を特定するための 強力なアプローチを提供します
- 開発されたシステムは,教育者がターゲットを絞った介入を実施するための実用的な洞察を提供します.
- このアプローチにより,学生支援サービスの効率と効果が向上します.
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