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J-GLOBAL ID：201802216836812639   整理番号：18A0073926

計算機科学教育をパーソナライズのための情報技術の利用【Powered by NICT】

Using information technology for personalizing the computer science teaching

著者 (5件)： Prisco Andre (Center of Computational Sciences (C3), Federal University of Rio Grande (FURG)) ,  dos Santos Rafael (Center of Computational Sciences (C3), Federal University of Rio Grande (FURG)) ,  Botelho Silvia (Center of Computational Sciences (C3), Federal University of Rio Grande (FURG)) ,  Tonin Neilor (Integrated Regional University, Erechim Campus) ,  Bez Jean (Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FIE  ページ： 1-7  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： 推薦システムは,ユーザに対するパーソナル化された方法で項目を選択するために計算法を用いる,歴史と関心のような基準を考慮した。しかし,何人かの著者が,教育における推奨のプロセスはユーザのし好を超えたモデルを必要とすることを指摘した,学生の学習を触媒した。添加では,フィードバックは,学生の経験を含んでいる。本研究では,認知教育モデルによって支持された対象物学習のレコメンデーションシステムを提示した。システムの中心的アイデアは,彼または彼女の能力を超えた問題に直面した場合,類似の問題と迷惑でしょまたは阻止ならず学生に挑戦する適切に物体を見出すことである。学習モデルの中にそれらを統合するゲームモデルへの学習モデルを統合した。計画問題と貯蔵所を持つ仮想学習環境をケーススタディとして用いた。結果は,一般的に,学生は,より適切な問題を選ぶ場合(それらに類似したELOs),それらは提案の正解のより大きな数を得ることを示した。学生は挑戦的であるようには見えないことを問題を選択する場合,一般的に,それらは誤った提案を行うか,またはプラットフォーム上で学習を与えた。Copyright 2018 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： 触媒 ,  事例研究 ,  学習 ,  学習モデル ,  フィードバック ,  *情報技術 ,  モデル
準シソーラス用語： 仮想学習環境 ,  教育モデル ,  パーソナル化 ,  推奨システム ,  *計算機科学教育 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (1件)： 計算機科学教育