紀要論文 因子分析と因果モデル構成の統合を自動化する試み
An Attempt to Automate the Integration of Factor Analysis and Construction of Causal M odels

古田, 貴久  ,  Furuta, Takahisa  ,  フルタ, タカヒサ  ,  服部, 光宏  ,  Hattori, Mitsuhiro  ,  ハットリ, ミツヒロ  ,  橋詰, 倫典  ,  Hashizume, Tomonori  ,  ハシヅメ, トモノリ

51pp.101 - 109 , 2016-02-18 , 群馬大学教育学部
ISSN:05336627
NII書誌ID(NCID):AN00068475
内容記述
本研究では、因子分析と因果モデル生成との効率的な統合を目標に、因子をランダム・サンプリングで構成し、それらの因子間の因果モデルを、因子間の固定した因果関係を与えた場合と、ベイジアン・ネットワークでデータから動的に構成した場合の2通りの方法で自動探索を試みた。対象としたデータは、2014年に群馬県内の2つの中学校で、技術の「計測と制御」単元で実施した、コンピュータと情報および問題解決に関する意識調査への回答である。因子の総数を4つとして、1,000万回のランダム・サンプリングで全探索空間の0.13%ずつを探索したところ、30~130通りの因果モデルが生成された。因果関係の終端ノードを「プログラミングが好き」とした場合、4因子の因果モデルでは1モデルの統計的妥当性が確認された。が、「IT・理工系職業への関心」を終端ノードとした場合は、妥当なモデルが生成されなかった。得られたモデルの内容は、教材研究上の有益な示唆を与えるものであった。探索空間の広さをいかに制限するかが課題である。
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https://gair.media.gunma-u.ac.jp/dspace/bitstream/10087/10002/1/10_FURUTA.pdf

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