学習者の履修状況を分析し、効率的な学習を支援するシステムを構築しました

数千ある問題の中から、学習者一人ひとりの学習の進行度や理解度に応じて、次に学ぶべきオススメ問題をレコメンドします。
学習者の得意、不得意をAIが判断して効率的な学習を支援します。


当社が提供したサービス・特徴

WEB
API
Baysian
Network
Java
  • eラーニングにおける学習者の履修状況を分析し、次に履修すべき教材をレコメンドするWebAPIシステムを構築しました。
  • 産業技術総合研究所が開発した「確率的潜在意味構造モデル」構築・活用のためのシステムPLASMAを使用してBayesianNetworkによる確率推論モデル、及びレコメンドエンジンを構築しました。
  • クライアントが保有する独自ノウハウをモデルに組み込んだオリジナルのレコメンドシステムを構築しました。