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J-GLOBAL ID：201802291848630848   整理番号：18A1256190

行動パターンに基づく大学生の不良な業績発見【JST・京大機械翻訳】

Poor performance discovery of college students based on behavior pattern

著者 (5件)： Zhang Xi (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Sun Guangzhong (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Pan Yigong (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Sun Hao (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Tan Jiali (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI  ページ： 1-8  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： 大学学生の学術的業績は教育機関の主要な関心事である。低性能の学生の早期発見は価値があり,必須である。一般的な意味によると,大学生の業績の間の差は,彼らの生活と行動習慣によって反映されることができる困難な彼らの仕事に主に依存している。デジタルキャンパスの急速な構築により,学生の生活のための主要な範囲としての大学は,利便性を提供するだけでなく,毎日の記録を節約することができる。スマートカードを用いることにより,学生の行動パターンを豊かなデータで容易に表現することができる。本研究の目的は,学生の行動パターンに基づいて低い性能を持つ大学生を発見し,学生の行動とそれらの性能の間の相関を分析することである。本論文では,性能の悪い学生を発見するための一般的枠組みを提案した。まず第一に,スマートカードによって記録された生の挙動データを前処理し,統計と関連性を含む2つの視点で行動特徴を抽出することによって学生行動パターンを記述する。次に,複数タスクモデルを用いて,各コースの性能を同時に学習した。大学生の実世界データセットに関する著者らの実験は,良好な結果を示した。著者らは,より多くの行動に関連する行動に関する更なる解析を行った。さらに,著者らの実験により,著者らのフレームワークは,セミセmes挙動特徴による早期警報に対して実行可能であることを示した。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： 前処理 ,  警報 ,  スマートカード ,  *大学生 ,  高速度 ,  早期診断
準シソーラス用語： 利便性 ,  教育機関 ,  *行動パターン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D) ,  スポーツ医学  (GC11000Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 行動パターン ,  大学生 ,  業績 ,  発見