抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】