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文献
J-GLOBAL ID:201802262167124859   整理番号:18A1013839

機械学習と数理最適化による最適な学び合いネットワークの構成手法

A Method to Develop Optimal Collaborative Learning based on Machine Learning and Mathematical Optimization
著者 (8件):
資料名:
巻: 118  号: 50(HIP2018 1-31)  ページ: 107-112  発行年: 2018年05月14日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,集団型授業において学び合い(学習者同士が協働しながら共通の課題を解決していく学習法)が有効な教育手法として確立してきている。ただし,学び合うパートナーの個性や学力が合致しないなど様々な要因により,学習者の理解度が向上しにくい状況も存在し得る。学び合いをファシリテートする教員がこのような状況を察知した場合,理解度が向上しやすいパートナーと学び合わせてみる,ということも必要になる。しかし,誰と誰を学び合わせるべきか,その判断能力が十分に形成されていない場合,理解度が向上しやすいパートナーを判断できないこともある。そこで本研究では,リアルタイムの学び合い支援に向け,今後10分間の学び合いにおいて,(1)理解度が向上しやすいパートナー,(2)クラス全体の理解度が最も向上する学び合いの形状,(3)どの学習者が学び合いのキーパーソンとなるか,上記3点を教育ビッグデータから統計的な傾向に基づき導出し,可視化する数理的枠組みを提案する。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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人間機械系 
タイトルに関連する用語 (4件):
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