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J-GLOBAL ID：202002211070218044   整理番号：20A1487455

プロジェクトベース学習参加による大規模オンライン競争のための学習結果の解析【JST・京大機械翻訳】

Analyzing Learning Outcomes for a Massive Online Competition through a Project-Based Learning Engagement

著者 (3件)： Panwar Aditya (Indian Institute of Technology Bombay,Computer Science & Engineering Department,Mumbai,India) ,  Chauhan Aniruddha (Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering,Computer Science Department,New Delhi,India) ,  Arya Kavi (Indian Institute of Technology Bombay,Computer Science & Engineering Department,Mumbai,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EDUCON  ページ： 1246-1251  発行年： 2020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： インドのインドのインドインディアント技術研究所のプレミア技術研究所におけるe-Yantraプロジェクトは,プロジェクトベース学習(PBL)の実践的メディアを通してロボットと組込みシステムのドメインにおいて,地上破壊デジタル教育をインデュールする目的で,毎年e-Yantra Robotics Competationとして知られる大規模なオンラインロボット競争を遂行する。学生は,様々な年および工学の分野から4つのチームとして協力して,6箇月の間,’Them’-aゲーム化ロボット問題ステートメントを実行する。e-Yantra競争の以前の研究は,競争が,競合するアプローチによる学習を通して,効果的方法で組込みシステムとロボット工学の学生の新しくて高水準の概念を教育するのに成功したことを示した。競争の様々な版のコースにわたって,e-Yantraは参加者の巨大なコーパスと競争におけるそれぞれのパフォーマンスを集めた。本論文は,3年間の期間(2016~2018)にわたって収集したデータの成果を分析し,議論し,それからその推論を導いた。オンラインプロジェクトベース学習環境中の学生はロボット工学の知識において機能的アップグレードを受けることを成功裡に実証した。殆どのプロジェクトベースの学習研究は,一般的に,むしろ小さなサンプルサイズに限定されてきたが,これは教室環境ではない多数の学生を扱う,少数の定量的研究の一つである。この手法はまた,協調学習と協調学習を促進し,さらに,個人内と個人間スキルを奨励し,開発する。本研究の重要な推薦は,e-Yantraのようなプロジェクトベース学習競争を,大学カリキュラムにおいてより粒化することである。このような競争は,余分な信用や認証などのインセンティブを持つ大学に導入され,従って,工学研究における学生の積極的参加を可能にするであろう。Copyright 2020 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： 教育 ,  *学習 ,  ゲーム ,  ロボット ,  造粒 ,  インド ,  カリキュラム ,  ディジタル方式 ,  コーパス ,  組込みシステム
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  協調学習 ,  *プロジェクトベース学習 ,  *オンライン ,  小サンプルサイズ , 【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 (7件)： プロジェクトベース学習 ,  参加 ,  大規模 ,  オンライン ,  競争 ,  学習 ,  解析