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自動学習環境における特異値分解技術の一般的なアプリケーション

AI Assisted Unschoolingなどの自動学習環境では、特異価値分解（SVD）は、ノイズの多い非構造化学習環境で学生の進捗レポートを生成するためのパンとバターのテクニックになりました。データセットの大きな次元性、ノイズの存在、多数のかなりarbitrary意的で意味のないデータ、およびデータセット内の学生間の相互作用のために、自動的に生成されたデータを使用するために生成されたデータを評価することは困難です。これらの問題のそれぞれを支援するために無数のSVD技術が実証されていますが、現在のベストプラクティスは、これらの手法を一貫した相互運用可能な方法で適用できません。このペーパーでは、さまざまな実証済みのSVD分析手法を、AIアシストアンスクーリングおよびその他の自動学習環境の分野での一般的なアプリケーションに適した方法論的フレームワークに組み合わせようとしています。