抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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効率的なeラーニングシステムを構築したり学習コースルートの動的再選択を実行する場合,効果的学習や必要なコース間の関係性が熟知されているならば,そのシステム構築は容易であろう。効果的学習は+αとして定義され,コース内の各ステップの間には相関関係がある。著者は,相関と効果的学習+αを用いたBayesネットワークによる期待遷移モデルを提案した。実際のシミュレーションにおいて学習向上速度は,各クラス(上級,中級,および初級)の学習者に関して提案モデルとの高い相関を持ち,優れた結果を示した。各ステップの間の相関が弱いかもしくは無い場合の方が速度が良かった。著者は,相関性の低い各ステップ間の効果的学習+αが,相当に大きな程度で学習者に認知満足度をもたらすであろうと考えている。提案モデルによりeラーニングシステムを効率的に構築できることの検証結果を示した。(翻訳著者抄録)