教育における説明可能なAI:教育領域の知識をディープラーニングモデルに統合して,生徒のパフォーマンスの予測を向上させる
Ming Qiang1, Ziyang Liu2, Ru Zhang3
1Centre of International Education, Fuzhou Polytechnic, Fuzhou, 350108, Fujian, China.
Scientific reports
|February 17, 2026
まとめ
この研究は,教育領域の知識を統合し,正確性と信頼性を高め,学生の成績予測のための人工ニューラルネットワーク (ANN) モデルを改善しました. 開発されたStudent Performance Prediction Explanation (SPPE) アルゴリズムは,教育アプリケーションのための貴重な洞察を提供します.
科学分野:
- 教育技術教育技術について
- 教育における人工知能
- 学習のための機械学習 学習分析
背景:
- 人工ニューラルネットワーク (ANN) のようなディープラーニングモデルは,学生の成績を予測するために一般的です.
- ほら,ほら,ほら,ほら
- ブラックボックスはブラックボックスです.
- ANNの性質は,しばしば,教育領域の知識と矛盾する,信頼できない洞察を生み出します.
- この解釈の欠如は,モデルの信頼性とパフォーマンス最適化を妨げます.
研究 の 目的:
- 学生の成績を予測するための解釈可能なANNを開発する.
- ANNで学んだ関係と確立された教育領域の知識との矛盾を解決する.
- 学生の成績予測モデルの正確性と信頼性を向上させる.
主な方法:
- ポルトガルの高校生の数学成績データで訓練されたANNを分析するために,シャップリー添加式説明 (SHAP) を利用しました.
- 教育領域の知識を組み込むことにより,ANNを最適化するために,Student Performance Prediction Explanation (SPPE) アルゴリズムを開発しました.
- 特徴貢献の変化を追跡するために,グローバルおよびローカル解釈分析を実施しました.
主要な成果:
- 学生の数学成績に影響を与える重要な特徴を特定しました.
- オリジナルのANNモデルの学習された相関関係は,教育領域の知識と矛盾していた.
- SPPEに最適化されたANNは,元のモデルと比較して,予測精度が26.9%向上したことを示しました.
- 最適化されたANNは,従来の機械学習アルゴリズムを上回った.
- SPPE戦略は,さまざまなANNアーキテクチャで堅実性を示しました.
結論:
- 教育領域の知識を統合することで,生徒の成績を予測するためのANNモデルの正確性と解釈性が著しく向上します.
- 提案されたSPPEアルゴリズムは,教育における信頼性の高いAIを開発するための実用的で一般化可能なアプローチを提供します.
- 発見は,教育アプリケーションの改善と解釈可能なニューラルネットワークのフレームワークの開発のための実行可能な洞察を提供します.
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