Machine Learning Based Evaluation of Reading and Writing Difficulties

Mamoru Iwabuchi*, Rumi Hirabayashi, Kenryu Nakamura, Nem Khan Dim

*この研究の対応する著者

研究成果: Conference contribution

8 被引用数 (Scopus)

抄録

The possibility of auto evaluation of reading and writing difficulties was investigated using non-parametric machine learning (ML) regression technique for URAWSS (Understanding Reading and Writing Skills of Schoolchildren) [1] test data of 168 children of grade 1-9. The result showed that the ML had better prediction than the ordinary rule-based decision.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルHarnessing the Power of Technology to Improve Lives
編集者Peter Cudd, Luc de Witte
出版社IOS Press
ページ1001-1004
ページ数4
ISBN(電子版)9781614997979
DOI
出版ステータスPublished - 2017
外部発表はい

出版物シリーズ

名前Studies in Health Technology and Informatics
242
ISSN(印刷版)0926-9630
ISSN(電子版)1879-8365

ASJC Scopus subject areas

  • 生体医工学
  • 健康情報学
  • 健康情報管理

フィンガープリント

「Machine Learning Based Evaluation of Reading and Writing Difficulties」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル