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J-GLOBAL ID：201702225940228057   整理番号：17A1637700

適応マルチエージェント学習環境におけるモデル化学習経験【Powered by NICT】

Modelling learning experiences in adaptive multi-agent learning environments

著者 (3件)： Tsatsou Dorothea (Information Technologies Institute, Centre for Research & Technology Hellas, Thessaloniki, Greece) ,  Vretos Nicholas (Information Technologies Institute, Centre for Research & Technology Hellas, Thessaloniki, Greece) ,  Daras Petros (Information Technologies Institute, Centre for Research & Technology Hellas, Thessaloniki, Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VS-Games  ページ： 193-200  発行年： 2017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： 次世代技術強化型学習環境では,知的教育システムは,マルチエージェント,適応,gamified学習経験の活用から利益を得ることができる,これは教室学習からの伝統的な教育パラダイム変換任意環境におけるパーソナル化された学習,集団または個々のか。このような設定は,各個人の学習スタイルとニーズを標的とした学習を可能にし,学習プロセスのアクチュエータとして自律技術剤の使用。このような教育フレームワークのニーズに対応する学習成分は学習者の行動状態の適応,情動的および対話型学習,自動フィードバックと自動評価のための能力を提供するであろう。新しい方法論は,このような成分をモデル化するために提案したが,これは教育ドメイン,型学習および学習スタイルの,学習方法論のための学習オブジェクト(LO)の表現と管理に焦点を当て,教育課程における非線形性を促進した。この方法論は,モデル化のための戦略によって支持され,再利用可能学習目的を,自律デバイスに学習活動上のスケーラブルと個別化意思決定を可能にするオントロジーと結合した,学習プロセス中に学習材料の動的モジュール化を可能にした。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： オントロジー ,  カリキュラム ,  *モデリング ,  意思決定 ,  教育 ,  再利用 ,  フィードバック ,  *学習
準シソーラス用語： 学習者 ,  自律性 ,  学習過程 ,  学習スタイル ,  *マルチエージェント ,  *学習環境 ,  *学習経験 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  マルチエージェント学習 ,  環境 ,  モデル化 ,  学習経験