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J-GLOBAL ID：201902233050286498   整理番号：19A0132988

Bayesネットワークに基づく学習行動の相関ルールの発見【JST・京大機械翻訳】

Discovery of Association Rule of Learning Action Based on Bayesian Network

著者 (4件)： Liu Teng ,  Zhang Yueqin ,  Chen Jian ,  Shen Huajie
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ITME  ページ： 466-470  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： 本研究では,マイクロ学習における学習行動の相関を見出すために,Bayesネットワークに基づくアプローチを提案した。次に,相関を用いて,ターゲット学習者のための学習経路を最適化した。詳細には,学習活動の操作単位としてA学習行動を定義し,学習目標を達成するために学習活動を教育過程として定義する。さらに,学習サイクルとしての学習活動を,一連の学習行動からなる学習サイクルと見なした。次に,学習者の学習行動の順序である学習ログのデータセットを分析するためにBayesネットワークを使用して,マイクロ学習サイクルにおける学習行動の相関ルールを発見することを試みた。本研究の結果は,学習経路を推奨するために使用される。本研究の実験結果は,ほとんどの学習者が学習行動を選択することに関してそれら自身の学習スタイルを有することを示して,したがって,学習者がそれらの学習効率を向上させるのを助けるために,適切な学習スタイルは重要である。Copyright 2019 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： 相関ルール ,  *学習 ,  教育 ,  最適化
準シソーラス用語： 学習効率 ,  学習スタイル ,  学習目標 ,  学習活動 ,  学習者 ,  *学習行動 ,  信念ネットワーク , 【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 (4件)： Bayesネットワーク ,  学習行動 ,  相関ルール ,  発見