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

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• 橋本 恭伸

  株式会社Digika (そろタッチ） 代表取締役社長

  ・2020年11月11日

  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。
  
  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。
  
  本研究がデータを扱う全ての教育サービス提供者にとって学習効果を上げる仕組みづくりのために少しでもお役にたてば幸甚です！
  
  本研究にご関心のある方は是非お気軽にご連絡ください！