文献

J-GLOBAL ID：201802257336584539   整理番号：18A1621108

オンライン教育における学生のパフォーマンスを予測するためのニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Neural networks for predicting student performance in online education

著者 (2件)： Ulloa Cazarez Rosa Leonor ,  Lopez Martin Cuauhtemoc
資料名： IEEE Latin America Transactions  (IEEE Latin America Transactions)
巻： 16  号： 7  ページ： 2053-2060  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2450A  ISSN： 1548-0992  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オンライン高等教育における失敗率は,モーダル命令に対する主要な問題として上昇し,学生の性能の予測は,学生の失敗を低減するための予防戦略として提案されている。学生の性能予測における研究は,研究結果を利用するために,研究の複製を複雑にする広い多様性である。本研究では,同定された多くの研究で使用されているものよりも容易に得られる標準化された変数から構築された,学生の性能予測のための3つのタイプのニューラルネットワークを提案することにより,この問題に取り組んだ。統計的線形回帰とニューラルネットワークの予測精度の統計的比較によって,3つのニューラルネットワークはより高い予測精度を得た。結論として,ニューラルネットワークは,故障リスクにおける学生の早期予測と同定のための技術として提案されている。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： *予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  故障 ,  標準化
準シソーラス用語： 予測精度 ,  線形回帰 ,  性能予測 ,  指令 ,  大学教育 ,  *オンライン ,  *オンライン教育 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  教育 ,  学生 ,  パフォーマンス ,  予測 ,  ニューラルネットワーク