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J-GLOBAL ID：201702247279524608   整理番号：17A1577596

状況認識に基づく学習資源関連分析と推薦モデル研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Wu Di (武漢大学教育科学学院 430072) ,  Li Baoqiang (武漢大学教育科学学院 430072)
資料名： Zhongguo Yuancheng Jiaoyu (Zonghe Ban)  (Zhongguo Yuancheng Jiaoyu (Zonghe Ban))
号： 2  ページ： 59-65  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3866A  ISSN： 1009-458X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 学習者の状況に敏感な学習資源と学習経路を推薦することは、学習者がインターネットの遠隔教育における時間コストを有効に低減でき、かつ学習効率を高め、学習の興味を強化し、学習効果を最適化することを助けることができる。しかし、学習資源の組織構造は比較的複雑で、資源関係には孤立化の問題がある。現在の学習状況に基づいて、適切な知覚技術と関連分析方法を採用することによって、適切な個性化学習内容を推薦することは非常に重要な問題である。本論文において,著者らは,状況認識技術と多階層関係性アルゴリズムを結合することによって,学習資源の個人化推薦を実現して,状況認識に基づく行動特性解析と抽出プロセスを調査して,状況記述と関連推薦に基づく機構を詳細に説明した。個人化された学習コンテンツの推薦のサービス品質と効果を向上させることを目的とした。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  インターネット ,  最適化 ,  遠隔教育 ,  組織構造 ,  *学習
準シソーラス用語： サービス品質 ,  学習コンテンツ ,  行動特性 ,  学習効果 ,  学習効率 ,  学習者 ,  *状況認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 状況認識 ,  学習 ,  資源 ,  分析 ,  推薦 ,  モデル ,  研究