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TSUTSUMI Emiko
Faculty of Science and Engineering Department of Advanced Sciences
Lecturer
Researchmap URL
https://researchmap.jp/e_tsutsumi
Career
■ Educational Background
- Apr. 2024 - Present, Hosei University, Faculty of Science and Engineering, Department of Advanced Sciences
- Apr. 2023 - Mar. 2024, The University of Tokyo, The Graduate School of Information Science and Technology, 情報理工学教育研究センター
- Apr. 2020 - Mar. 2023, The University of Electro-Communications, Graduate School of Informatics and Engineering, Department of Computer and Network Engineering
- Apr. 2018 - Mar. 2020, The University of Electro-Communications, Graduate School of Informatics and Engineering, Department of Computer and Network Engineering
- Apr. 2014 - Mar. 2018, The University of Electro-Communications, 情報理工学部, 情報・通信工学科
- Apr. 2011 - Mar. 2014, 東京農業大学第一高等学校
Research activity information
■ Award
■ Research Themes
- Jun. 2024
電子情報通信学会, 2023年度論文賞
学習データの忘却を最適化するHypernetworkを組み込んだDeepIRT
堤 瑛美子;郭 亦鳴;植野 真臣 - Sep. 2021
教育システム情報学会, 大会奨励賞
学習者のパフォーマンスを高精度に予測するDeep-IRT
堤瑛美子;植野真臣 - Jun. 2021
人工知能学会, 全国大会優秀賞(口頭発表部門)
項目反応理論を用いた自動採点モデルの統合手法
青見樹;堤瑛美子;宇都雅輝;植野真臣 - Jun. 2019
人工知能学会, 人工知能学会 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）大会優秀賞
Bayesian Knowledge Tracing の一般化としての隠れマルコフIRTモデル
堤 瑛美子;塩野谷 周平;宇都 雅輝;植野 真臣
- Deep-IRT with temporal convolutional network for comprehensive reflection of student ability history data
Emiko Tsutsumi; Tetsurou Nishio; Maomi Ueno
25th International Conference AIED, Jul. 2024, [Reviewed]
Lead, Corresponding - 学習者の能力の時系列変化を畳み込むTemporal Convolutional Networkを組み込んだDeep-IRT
西尾徹朗; 堤瑛美子; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D, Mar. 2024, [Reviewed] - Deep-IRT with a Temporal Convolutional Network for Reflecting Students’ Long-Term History of Ability Data
Emiko Tsutsumi; Tetsurou Nishio; Maomi Ueno
2024 - Deep Knowledge Tracing Incorporating a Hypernetwork With Independent Student and Item Networks
Emiko Tsutsumi; Yiming Guo; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, 2024, [Reviewed]
Lead, Corresponding - Integration of Prediction Scores From Various Automated Essay Scoring Models Using Item Response Theory
Masaki Uto; Itsuki Aomi; Emiko Tsutsumi; Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, 2023 - DeepIRT with a hypernetwork to optimize the degree of forgetting of past data
Emiko Tsutsumi; Yiming Guo; Maomi Ueno
International Conference on Educational Data Mining, EDM,2022, 2022, [Reviewed] - 項目反応理論による小論文自動採点機のモデル平均
青見樹; 堤瑛美子; 宇都 雅輝; 植野 真臣
電子情報通信学会論文誌D, Nov. 2021, [Reviewed]
Corresponding - e-Testing from artificial intelligence approach
Maomi Ueno; Kazuma Fuchimoto; Emiko Tsutsumi
Behaviormetrika, Jul. 2021, [Reviewed], [Invited]
Last - Deep-IRT with independent student and item networks
堤瑛美子; 木下涼; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, Jul. 2021, [Reviewed]
Lead - Integration of Automated Essay Scoring Models using Item Response Theory
Itsuki Aomi; Emiko Tsutsumi; Masaki Uto; Maomi Ueno
Artificial Intelligence in Education – 22th International Conference, AIED, Jun. 2021, [Reviewed] - Deep-IRT with independent student and item networks
Emiko Tsutsumi; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
International Conference on Educational Data Mining, EDM,2021, Jun. 2021, [Reviewed]
Lead - Deep Item Response Theory as a Novel Test Theory Based on Deep Learning
Emiko Tsutsumi; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
Electronics, 25 Apr. 2021, [Reviewed]
Lead - Knowledge TracingのためのSliding Window隠れマルコフIRT
堤瑛美子; 木下涼; 植野 真臣
電子情報通信学会論文誌D, Dec. 2020, [Reviewed]
Lead - ダイナミックアセスメントのための隠れマルコフIRTモデル
堤 瑛美子; 宇都 雅輝; 植野 真臣
電子情報通信学会論文誌D, Feb. 2019, [Reviewed]
Lead
- 解答時間予測のためのDeep-IRT
岸田 若葉; 堤瑛美子; 植野真臣
人工知能学会全国大会(第38回), Jun. 2024 - Deep-IRTとTemporal Convolutional Networkを用いた学習者の反応予測手法
堤瑛美子
人工知能学会全国大会(第38回), Jun. 2024 - 学習者の能力の時系列変化を畳み込むTemporal Convolutional Networkを組み込んだ Deep-IRT
堤瑛美子; 植野真臣
日本行動計量学会, Aug. 2023 - アダプティブラーニングのためのDee-IRTを用いた最適ヒント予測
佐々木 極昇; 堤 瑛美子; 植野 真臣
教育システム情報学会, Aug. 2023 - Bayesian neural networkに基づく項目反応理論
堤瑛美子; 植野真臣
人工知能学会全国大会(第37回), Jun. 2023 - 学習データの忘却を最適化するDeepIRT
堤瑛美子; 郭亦鳴; 植野真臣
2022年度 人工知能学会全国大会（第36回）, 15 Jun. 2022 - 学習者のパフォーマンスを高精度に予測するDeep-IRT
堤瑛美子; 植野真臣
第46回教育システム情報学会全国大会, 03 Sep. 2021 - Integration of Automated Essay Scoring Models by Item Responce Theory
堤瑛美子; 青見樹; 宇都雅輝; 植野真臣
2021年度 人工知能学会全国大会（第35回）, 09 Jun. 2021 - Attentive Knowledge Tracingにおける過去データの忘却最適化
関口 昌平; 堤 瑛美子; 植野 真臣
2021年度 人工知能学会全国大会（第35回）, 08 Jun. 2021 - 信頼性向上を持続するeテスティング・プラットフォームの開発
植野 真臣; 白水 始; 宇都 雅暉; 堤 瑛美子
科研費基盤研究（S）シンポジウム 「eテスティング最前線」, 29 Jan. 2021, [Invited] - 独⽴な学習者・項⽬ネットワークを もつパラメータ解釈性向上のためのDeep-IRT
堤 瑛美子; 木下 涼; 植野 真臣
第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020), 24 Nov. 2020 - アダプティブラーニングのための時系列IRT
堤 瑛美子; 植野 真臣
日本行動計量学会 第48回大会, 01 Sep. 2020 - 時系列学習データを用いた隠れマルコフIRTによる高精度パフォーマンス予測
堤 瑛美子; 宇都 雅輝; 植野 真臣
日本行動計量学会 第47回大会, 03 Sep. 2019 - 隠れマルコフ項目反応理論
堤 瑛美子
2019年度日本テスト学会(第17回), 28 Aug. 2019, [Invited] - Bayesian Knowledge Tracing の一般化としての隠れマルコフIRTモデル
堤 瑛美子; 塩野谷 周平; 宇都 雅輝; 植野 真臣
人工知能学会 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）, 04 Jun. 2019 - 学習者の能力の時系列変化を考慮した項目反応モデル
堤 瑛美子; 宇都 雅輝; 植野 真臣
日本行動計量学会 第46回大会, 03 Sep. 2018 - ダイナミックアセスメントのための隠れマルコフIRTモデル
堤 瑛美子; 宇都 雅輝; 植野 真臣
人工知能学会 2018年度人工知能学会全国大会（第32回）, 05 Jun. 2018
■ Research Themes
- 思考力評価を実現する人工知能を用いた適応型eテスティングの開発
基盤研究(A)
電気通信大学
Apr. 2024 - Mar. 2029 - 適応的学習支援のための教育的解釈性をもつ深層学習手法の開発
東京大学
Oct. 2023 - Mar. 2026 - 深層学習を用いた項目反応理論(Deep-IRT)の等化性能に関する基礎研究
明治学院大学心理学部附属研究所
Apr. 2024 - Mar. 2025 - Development of Deep-IRT for educational big data analysis
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
The University of Electro-Communications
Apr. 2022 - Mar. 2024 - 教育ビッグデータ解析のための高いパラメータ解釈性をもつDeep-IRTの開発
電気通信大学大学院
Apr. 2022 - Mar. 2023 - 教育ビックデータ解析のためのDeep-IRTの開発と学習支援システムへの応用
電気通信大学大学院
Apr. 2022 - Mar. 2023
