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J-GLOBAL ID：201702258326476934   整理番号：17A1775495

ビッグデータ解析に基づく学生の思考傾向予測技術に関する研究【Powered by NICT】

Research on Thinking Tendency Prediction Technology of Students Based on Big Data Analysis

著者 (2件)： Wang Wei ,  Zhu Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSGEA  ページ： 632-635  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： 学生の思考傾向予測技術の研究では,学生の特徴記述を予測する思考傾向に現在の方法の使用は,十分な詳細されていない。学生思考傾向の変化の特性を正確に反映できない。予測プロセスにおける大きな誤差である。そこで本論文では,大規模データ解析に基づく学生の思考傾向予測技術の方法を提案した。この方法は学生の非定常特性を対象とした思考傾向予測時系列と,経験的モード分解の原理を組み合わせて,幾つかの固有モード成分に分解した。これに基づいて,大規模データ解析を用いて大学生思考の対応する予測モデルを設定し,モデルにおいて同定された発見傾向の初期データ傾向パラメータと境界値の非線形結合により提供された情報を用いた。再び同定され,学生思考の傾向を予測した。実験結果は,学生思考の傾向を予測するためにを用いて大規模データ解析は,高い精度と良好な結果を持つことを示した。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： 予測モデル ,  定常特性 ,  *予測技法 ,  *予測 ,  固有モード ,  大学生
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  大規模データ ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： CAI  (JE09000G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  看護,看護サービス  (GB07000G) ,  技術教育  (JA01050T) ,  科学技術教育  (AA04000C)

タイトルに関連する用語 (6件)： データ解析 ,  学生 ,  思考 ,  傾向 ,  予測技術 ,  研究