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J-GLOBAL ID：201802211185499921   整理番号：18A0891570

深さ学習ディジタル化資源キャラクタリゼーション手法と開発モデル【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Hu Hang (天津職業技術師范大学教育技術系 300222) ,  Dong Yuqi (上海師范大学教育技術系 200234)
資料名： Zhongguo Yuancheng Jiaoyu (Zonghe Ban)  (Zhongguo Yuancheng Jiaoyu (Zonghe Ban))
号： 12  ページ： 5-11,20  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： 「技術がどのように学習を促進するか」という核心命題の多変数探索実験に基づき、「学習内容とその資源」という変数について、詳細な実証研究を行った。実証研究の過程と結論及びその関連理論の基礎に基づき、S-DIPの深度学習資源の表現状態を分析し、表徴態マッピングのデジタル化学学習資源の特性化方法及び特徴をまとめ、深度学習資源の五つの開発原則をまとめ、CRF深度学習資源の開発モデルを構築した。最後に,深い学習資源の含意を深く理解し,その応用戦略を提示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ディジタル方式 ,  *学習 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： *ディジタル化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医学教育  (GA01040F)

タイトルに関連する用語 (7件)： 学習 ,  ディジタル化 ,  資源 ,  キャラクタリゼーション ,  手法 ,  開発 ,  モデル