学生の研究テーマ
修士課程修了生
2019年度：
XIE YIKUAN「特徴量を組み込んだ深層学習による自動採点モデル」
菅原聖太「Augmented Naive Bayes 制約を持つベイジアンネットワーク分類器の厳密学習」
遠藤 立「TF-Inverse Component Frequency とGRUによる論文構成自動推定法」
Boungnong Nilandone「Determination of Window size of Hidden Markov Item Response Theory」
史 博源「Deep Knowledge Tracingを用いた学習不振兆候の検出」
堤瑛美子「Knowledge tracing model としての隠れマルコフIRT」
2018年度：
増田隆太「アダプティブテスティングにおける様々な情報量の比較」
門 文亭「ルーブリックにおける項目反応理論」
伊藤貴俊「ベイジアンネットワーク学習におけるハイパーパラメータに関する研究」
本田和雅「推移性を利用した大規模ベイジアンネットワーク構造学習」
2017年度：
木下 涼「ディープラーニングによる文脈を考慮した論理構造推定手法の提案」（目黒会賞受賞）
竹谷篤也「画像と超音波を用いた人体検出ロボットの開発」
学部卒業生
2019年度：
菊地康介「Treewidth制約下でのtts最小化コーダルグラフの探索」
村田哲啓「問題非依存の特徴量を学習する深層学習自動採点手法」
渕本壱真「等質テスト構成における整数計画法を用いた最大クリーク探索の並列化」
2018年度：
青見 樹「アンサンブル学習によるモデル平均ベイジアンネットワーク分類器」
菊谷成慎「Augmented Naive Bayes Classifierの大規模構造学習」
塩野谷周平「学習者・課題パラメータを持つLogisticHMM の提案」
2017年度：
堤瑛美子「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」（目黒会賞受賞）