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J-GLOBAL ID：201702214537157195   整理番号：17A0757748

構成主義的方法での個別知識構築の計算モデル化【Powered by NICT】

Computational Modeling of the Individualized Knowledge Building in a Constructivist Way

著者 (3件)： Zhu Mengmeng ,  Zhao Defang ,  Yang Juan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SKG  ページ： 25-31  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 理解,知識を投与と移動に学習者支援を介した知識を最大限に利用するのでナレッジ・マネジメントは個人の重要性が増している。学習者が既に知っていることExternalizeは,ナレッジ・マネジメントの最も重要な側面の一つである。心ツール,オントロジーと知識グラフは,知識を解釈し,組織化する最も一般的な方法であるが,それらはまだ知識についての各個人の心画像をシミュレートするために欠陥を有し,特にパーソナル知識マップの産生に必要な洗練された意味論的推論とそれに関連した認知シミュレーションに必要な支援機構を欠いている。本論文では,意味的関係と推論を豊富にするだけでない個人知識構築プロセスをシミュレートするための計算モデルを提案したが,知識統合と構成主義学習理論に関する一般的認知知能理論により支持された。最後に,実験結果は個別化マップは,学習経過と共に進化する一貫して学習者の精神的像の変化に良好な忠実度を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 知識管理 ,  シミュレーション ,  オントロジー ,  画像 ,  *計算モデル ,  学習
準シソーラス用語： 学習理論 ,  知識統合 ,  意味的関連性 ,  意味論的推論 ,  学習者 ,  *計算モデル化 ,  *構成主義 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 構成主義 ,  知識 ,  構築 ,  計算モデル化