そろタッチが国際カンファレンスで論文発表！機械学習手法「Matrix Factorization」で生徒のパフォーマンス予測を示唆 (1/2ページ)
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そろタッチを開発する株式会社Digika(本社：東京都千代田区 代表取締役社長：橋本恭伸)は、2020年7月にイタリアで開催された28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization（UMAP '20）において論文「Prediction of Student Performance in Abacus-Based Calculation Using Matrix Factorization」を発表し、ACM DIGITAL LIBRARYに公開しました。本論文は株式会社Digikaと東京大学（現筑波大学） 徳田慶太氏、静岡大学 須藤明人氏、東北大学 藤原直哉氏の共著で、そろタッチの学習履歴データをMatrix Factorizationにより生徒パフォーマンスを予測できることを示唆しています。
そろタッチを開発する株式会社Digika(本社：東京都千代田区 代表取締役社長：橋本恭伸)は、2020年7月にイタリアで開催された28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization（UMAP '20）において論文「Prediction of Student Performance in Abacus-Based Calculation Using Matrix Factorization」を発表し、ACM DIGITAL LIBRARYに公開しました。本論文は株式会社Digikaと東京大学（現筑波大学） 徳田慶太氏、静岡大学 須藤明人氏、東北大学 藤原直哉氏の共著で、そろタッチの学習履歴データをMatrix Factorizationにより生徒パフォーマンスを予測できることを示唆しています。
Matrix FactorizationとはNetflix Prize※で最も成果を上げた機械学習モデルの一つであり、それを学習履歴データによる生徒パフォーマンス予測に応用したものです。
