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J-GLOBAL ID：201802243113703863   整理番号：18A1149425

学生学習経路発見のためのプロセスマイニングアプリケーション【JST・京大機械翻訳】

Process mining application for discovering student learning paths

著者 (3件)： Intayoad Wacharawan (School of Information Technology, Mae Fah Luang University, Chiang rai, Thailand 57100) ,  Kamyod Chayapol (School of Information Technology, Mae Fah Luang University, Chiang rai, Thailand 57100) ,  Temdee Punnarumol (School of Information Technology, Mae Fah Luang University, Chiang rai, Thailand 57100)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICDAMT  ページ： 220-224  発行年： 2018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： 個人化学習は,学習プロセス効率を強化するためのオンライン学習システムの研究分野において注目を集めている。いくつかの研究は,個人化学習を改善するための洞察知識を発見するために,教育データマイニングを成功裏に使用した。しかし,教育データマイニングはデータ中心分析であり,学習プロセスの視覚的提示は,学習プロセスの変種と同様にまだ存在しない。本研究の目的は,異なる学習背景を持つ学生グループから学習プロセスモデルを抽出することにより個人化学習を強化することである。著者らは,高い動的と複雑さを持つ実世界教育データからイベントログを分析する方法を提案した。プロセスマイニングは,浄化法の基礎である。四分位間距離法を適用して,イベントログから異常値を除去した。そして,学習プロセスモデルを抽出するために,発見的方法を用いた。提案した方法の結果は,学生の異なるグループからの実際の学習プロセスモデルと変種の視覚提示を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異常値 ,  視覚 ,  *学習 ,  教育 ,  発見的方法
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  学習過程 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学生 ,  学習 ,  経路発見