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堤 瑛美子
理工学部 創生科学科
講師
Researchmap個人ページ
https://researchmap.jp/e_tsutsumi
研究活動情報
■ 受賞
■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
- 2024年06月
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 - 2021年09月
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 - 2021年06月
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 - 2019年06月
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, 2024年07月, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者 - 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, 2024年03月, ［査読有り］ - Deep-IRT with a Temporal Convolutional Network for Reflecting Students’ Long-Term History of Ability Data
Emiko Tsutsumi; Tetsurou Nishio; Maomi Ueno
2024年 - 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年, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者 - 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年 - 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年, ［査読有り］ - 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, 2021年11月, ［査読有り］
責任著者 - e-Testing from artificial intelligence approach
Maomi Ueno; Kazuma Fuchimoto; Emiko Tsutsumi
Behaviormetrika, 2021年07月, ［査読有り］, ［招待有り］
ラスト(シニア)オーサー - 独立な学習者・項目ネットワークをもつDeep-IRT
堤瑛美子; 木下涼; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, 2021年07月, ［査読有り］
筆頭著者 - 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, 2021年06月, ［査読有り］ - Deep-IRT with independent student and item networks
Emiko Tsutsumi; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
International Conference on Educational Data Mining, EDM,2021, 2021年06月, ［査読有り］
筆頭著者 - Deep Item Response Theory as a Novel Test Theory Based on Deep Learning
Emiko Tsutsumi; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
Electronics, 2021年04月25日, ［査読有り］
筆頭著者 - 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, 2020年12月, ［査読有り］
筆頭著者 - 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, 2019年02月, ［査読有り］
筆頭著者
- 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), 2024年06月 - 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), 2024年06月 - 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, 2023年08月 - 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, 2023年08月 - 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), 2023年06月 - 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）, 2022年06月15日 - 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, 2021年09月03日 - 項目反応理論を用いた自動採点モデルの統合手法
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）, 2021年06月09日 - 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）, 2021年06月08日 - 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」, 2021年01月29日, ［招待有り］ - 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), 2020年11月24日 - 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, 2020年09月01日 - 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, 2019年09月03日 - 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), 2019年08月28日, ［招待有り］ - 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）, 2019年06月04日 - 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, 2018年09月03日 - 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）, 2018年06月05日
■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
- 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
2024年04月 - 2029年03月 - 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
2023年10月 - 2026年03月 - 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
2024年04月 - 2025年03月 - 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
2022年04月 - 2023年03月 - 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
2022年04月 - 2023年03月
