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J-GLOBAL ID：201902283819937132   整理番号：19A0797270

人工知能と教育のマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping Artificial Intelligence and Education

著者 (4件)： Kavitha P. (Associate Professor, Department of CSE, Sri Sairam Institute of Technology) ,  Krishna Moorthy B. (Student, Department of CSE, Sri Sairam Institute of Technology) ,  Sudharshan P.S (Student, Department of CSE, Sri Sairam Institute of Technology) ,  Aarthi T (Student, Department of CSE, Sri Sairam Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IC3IoT  ページ： 165-168  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： 今日の現代の技術世界では教育が支配的な役割を果たしている。それは,生活におけるより良い展望を達成するために様々な扉を開き,また,キャリア成長を促進する。教育の分野で使用される様々な教育的方法は,学生の間で知識を生成し,伝達し,共有するタスクを好む新しい品質を生み出す。適切な技術プロセスを用いて学習を容易にし,性能を改善する能力は,教育的品質を強化する。人工知能は,より柔軟で効率的な学習ツールを作成するために活用できる,そのような緊急技術の一つである。本論文は,クラスタリング法と相互作用トレースに基づいて,Bayes学生モデルの助けを借りて,適応学習技術を通して学習プロセスを流線化するために,教育と人工知能の統合を特性化する試みである。したがって,提案したシステムは,それらの強度と弱点を同定することにより,ユーザを改善するのに役立つ。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： 品質 ,  キャラクタリゼーション ,  *教育 ,  相互作用 ,  *人工知能 ,  流線
準シソーラス用語： 学習過程 ,  適応学習 ,  クラスタリング法 ,  学習ツール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工知能 ,  教育 ,  マッピング