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J-GLOBAL ID：201902248633781431   整理番号：19A1439771

個性化学習を支援する行為大データ可視化研究【JST・京大機械翻訳】

Behavioral Big Data Visualization Supporting Personalized Learning

著者 (4件)： Huang Changqin (華南師范大学 教育信息技術学院,广東广州,510631) ,  Zhu Ning (華南師范大学 教育信息技術学院,广東广州,510631) ,  Huang Qionghao (華南師范大学 教育信息技術学院,广東广州,510631) ,  Han Zhongmei (華南師范大学 教育信息技術学院,广東广州,510631)
資料名： Kaifang Jiaoyu Yanjiu  (Kaifang Jiaoyu Yanjiu)
巻： 25  号： 2  ページ： 53-64  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3823A  ISSN： 1007-2179  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 学習雲空間は,クラウドコンピューティング技術に基づくネットワーク化学習空間であり,重要なオンライン学習環境である。空間における挙動の大きいデータの直観的な表示は,学習の知的監視と適応性の調整に非常に重要である。本研究は、如何に動的可視化により、学習者の雲空間における行為関連大データを示すかを検討し、個人化知識構築にタイムリーなフィードバック、監督と指導を提供した。領域特徴要求と可視化支援技術に基づいて,本論文は,クラウド空間学習環境の可視化設計原理を提案し,知的学習サービス向けの行動データ可視化機構を確立した。次に,異なる空間学習形式を結合して,可視化内容,方式とタイミングの判定理論を分析した。典型的な学習場面に対して、個性化雲空間可視化元素の適応性変更、学習全過程に基づく知識点動的組織、相互感知下の可視化方式即時変換とグループ役割の差異化内容表示などの可視化実現策略を制定した。最後に、アンケート調査法と実験研究法を用いて、可視化応用の実践効果を分析した。結果は,提案した視覚化方式が,ネットワーク学習空間の個性化学習活動の推進と効果向上に良い支持効果を持つことを示す。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アンケート ,  *学習 ,  ネットワーク ,  適応性 ,  *可視化
準シソーラス用語： 学習活動 ,  内容表示 ,  設計原理 ,  空間学習 ,  学習者 ,  オンライン学習 ,  ネットワーク化 ,  クラウドコンピューティング ,  *データ可視化 ,  *個性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 個性化 ,  学習 ,  支援 ,  行為 ,  データ可視化 ,  研究