学習者本人が記述した授業の感想，自己評価記述文章に基づいて，学習行動や学習状況の把握を試みた。以前は手作業で実施してきた分析を、本研究で自動化した。その際、PCNスコアという新たな指標を導入し、実際に最終成績グレードを推定した。その結果、推定精度は、PCNスコアのうちのPスコアを用いた場合の0.71が最高値であった。
さらに推定精度向上のため，様々な機械学習手法を試し，95%近くのF1値の獲得ができることを示した。PCNを元に理解度、協調性、予習・復習への努力など別の項目を設定し、成績グレードに応じた学習者の学習属性とその値の特徴などを解明した。