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J-GLOBAL ID：201702246843549461   整理番号：17A1385199

コンピュータ試験中のを示す達成挙動:時間的トレースデータと人格特性は我々に何を物語るか【Powered by NICT】

Exhibiting achievement behavior during computer-based testing: What temporal trace data and personality traits tell us?

著者 (2件)： Papamitsiou Zacharoula (IPPS in Information Systems, University of Macedonia, Egnatia Street 156, 546 36 Thessaloniki, Greece) ,  Economides Anastasios A. (IPPS in Information Systems, University of Macedonia, Egnatia Street 156, 546 36 Thessaloniki, Greece)
資料名： Computers in Human Behavior  (Computers in Human Behavior)
巻： 75  ページ： 423-438  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0355A  ISSN： 0747-5632  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータベース試験サービスを個別被験者へのそれらの行動モデルを考慮することによって改善することができる。評価分析を利用して五人格特性に応じて試験中の被験者の時間使用済み触媒及び達成挙動をより深い理解に寄与することを目的とした。さらに,学生の分類と試験サービスのパーソナル化をガイドするための強化された学生モデルを生成するための評価分析妥当性を調べることを目的とする。本研究では,LAERS評価環境とビッグ五在庫は112名の学生の応答時間を追跡するために,それぞれそれらの性格特性を抽出した。部分最小二乗法を用いて収集されたデータの間の基本的な関係を検出した,教師つき学習アルゴリズムは,学生を分類した。結果は目標予測に外向性と同意可能性の正の効果,確実性の目標予測とレベル上での誠実性の正の効果,および神経症的傾向の負の効果と確実性のレベルに開放性を示した。さらに,外向性,同調性,誠実性は学生の応答時間と達成のレベルに統計的に有意な間接的影響を持っている。さらに,アンサンブルRandomForest法は正確な分類結果を提供し,学生の挙動の費やした時間駆動記述をそれぞれのモデルを再形成動的に向けて付加価値を持つ可能性があることを示した。これらの結果の更なる意味合いも論じた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  同時性 ,  部分最小二乗法 ,  付加価値 ,  教師つき学習 ,  *応答時間 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 開放性 ,  確実性 ,  性格特性 ,  在庫 ,  学生モデル ,  パーソナル化 ,  行動モデル ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 分析評価 ,  BFI ,  計算機による試験 ,  性格特性 ,  学生の挙動のモデル化 ,  教師つき分類

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： コンピュータ試験 ,  挙動 ,  トレース