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。
A General Application of Singular Value Decomposition Techniques in Automated Learning Environments

In the automated learning environments such as AI Assisted Unschooling, Singular Value Decomposition (SVD) has become a bread and butter technique for generating student progress reports in noisy and unstructured learning environments.  It's difficult to use automatically generated data to evaluate student performance because of the large dimensionality of the datasets, the presence of noise, a large number of fairly arbitrary and meaningless data, and interactions between students in the data set.  A myriad of SVD techniques have been demonstrated to aid each of these issues, but current best practices fail to apply these techniques in a coherent and interoperable way.  This paper seeks to combine a range of proven SVD analysis techniques into methodological framework suitable for general application in the field of AI Assisted Unschooling and other automated learning environments.