株式会社Digikaのプレスリリース

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■【重要】配信サービス統合に関するお知らせ

現在ご利用頂いております「VFリリース」につきまして、ユーザビリティの向上、機能追加、品質向上を目的とし、2012年4月1日（日）に「ValuePress!」と配信サービスを統合させて頂く運びとなりました。

配信サービス統合に関する詳細はこちらをご覧下さい。
(2012-03-19 00:00:00)

■【重要】経営統合のお知らせ

クラシックコミュニケーション株式会社は、株式会社バリュープレスと平成24年3月1日付けでPR総合支援企業に向けた経営統合を行うことを決定致しました。

詳細はこちらをご覧下さい。

(2012-02-28 12:00:00)

■リリースの「業界検索」機能を強化しました。

VFリリース内の「業界検索」機能を強化しました。

(2012-01-17 16:00:00)

■Grow!ボタンを設置しました。

ソーシャル環境を調査を目的に「Grow!」ボタンを設置しました。

(2012-01-17 10:00:00)

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2020年11月10日 10時　[教育／研究・調査報告]

株式会社Digika

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

そろタッチを開発する株式会社Digika(本社：東京都千代田区　代表取締役社長：橋本恭伸)は、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。本論文は株式会社Digikaと東京大学（現筑波大学）徳田慶太氏、静岡大学須藤明人氏、東北大学藤原直哉氏の共著で、そろタッチの学習履歴データをMatrix Factorizationにより生徒パフォーマンスを予測できることを示唆しています。

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。

本研究は開発途上ではございますが、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の参考となり、今後その技術を活用したEdTechで学ぶ全ての学習者の学習効果向上に繋がることを願い論文をオープンアクセスとしました。

株式会社Digikaでは引き続き学習効果開発に努め、こどもたちの可能性の最大化に貢献して参ります。

＜論文公開URL＞
[Prediction of Student Performance in Abacus-Based Calculation Using Matrix Factorization]
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3386392.3399309

※：Netflix Prize
https://www.netflixprize.com/

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