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J-GLOBAL ID：201802287168395628   整理番号：18A1769592

初年度学部学生工学学生におけるデータ解析スキルの改善:構成的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Improving Data Analysis Skills in First Year Undergraduate Engineering Students: A Constructive Approach

著者 (4件)： Baligar Preethi A. (Centre for Engineering Education Research) ,  Joshi Gopalkrishna (Centre for Engineering Education Research) ,  Velankar Yogesh P. (Centre for Engineering Education Research) ,  Bhadri Gururaj N. (Department of Mathematics, KLE Technological University, Hubballi, 580023, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WEEF  ページ： 337-342  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： 情報化とディジタル化の到来により,膨大な量のデータが生成され,デバイスのトリlliにより収集されている。日毎の意思決定は,ますます多くのデータ駆動になった。工学研究の文脈において,意味のあるデータの収集,それに続く解析および関連推論の描画は,現実世界の問題に対する技術的解決の設計において重要である。この流encyを達成することにおけるenabの一つは統計教育である。しかし,統計教育に対する経路は,研究において概説されている課題に対して,repleされている。本研究では,「エンジニアリング展開」という第1年度学部工学コースにおける記述統計学の能力を育成するための内容,教育,評価について紹介した。本研究では,学生の知識の実体を組織化し,構成主義学習アプローチと能動学習戦略を採用することにより,それらの誤解を扱うことを含む。さらに,社会的および文脈的に豊富なデータに関する統計知識を適用する能力を強化する試みを,実際の世界データセット(UNESCO,インド国sus-2011データ)を用いて行い,統計学的統計学およびグラフ技術における知識の応用における非統計的背景から,統計背景を持つ新人がそれらのピアと比較していることを知ることを試みた。結果は,介入が非統計学的背景学生に対する学習と統計学的背景学生に対する限界改善において有意差をもたらすことを示した。本論文は,実験の詳細を議論し,この努力の観察結果を議論する。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： ユネスコ ,  意思決定 ,  学習 ,  インド ,  *データ解析 ,  統計学
準シソーラス用語： 構成主義 ,  能動学習 ,  新入社員 ,  有意差 ,  ディジタル化 ,  情報化 ,  データ駆動 ,  統計教育 ,  記述統計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学部 ,  学生 ,  工学 ,  データ解析 ,  スキル