文献

J-GLOBAL ID：202002215497371791   整理番号：20A1947072

混合学習環境における評価を改善するための可視化の利用【JST・京大機械翻訳】

Using Visualizations to Improve Assessment in Blended Learning Environments

著者 (5件)： Villamane Mikel (Escuela de Ingenieria de Bilbao, University of the Basque Country, UPV/EHU, Bilbao) ,  Alvarez Ainhoa (Escuela de Ingenieria de Vitoria-Gasteiz, University of the Basque Country, UPV/EHU, Vitoria-Gasteiz) ,  Larranaga Mikel (Escuela de Ingenieria de Vitoria-Gasteiz, University of the Basque Country, UPV/EHU, Vitoria-Gasteiz) ,  Hernandez-Rivas Oscar (Escuela de Ingenieria de Bilbao, University of the Basque Country, UPV/EHU, Bilbao) ,  Caballero Jessica (Escuela de Ingenieria de Bilbao, University of the Basque Country, UPV/EHU, Bilbao)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： TEEM’18  ページ： 165-169  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 良い評価プロセスは,異常を検出し,それらを解決するために適切なフィードバックを提供できるために,学生の結果を分析することを必要とする。結果の解析は,情報量とその不均一性が増加するとき,より硬くなる。現在の教育傾向(例えば,混合学習)は,多くの異なる情報源から多くの情報を扱う必要があるので,この種の問題に直面している。本論文では,異なる情報源から情報を統合し,視覚学習解析技法を用いてデータの分析を行うための講義者を支援するシステムを提示する。システムの受容を十分に評価した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *学習 ,  情報源 ,  *可視化 ,  情報量 ,  不均一性
準シソーラス用語： *学習環境 ,  ラーニングアナリティクス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 評価 ,  フィードバック ,  視覚学習解析

分類 (2件)： CAI  (JE09000G) ,  技術教育  (JA01050T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習環境 ,  評価 ,  可視化