産業に集中したプロジェクトにおける学生の感情状態の検出【JST・京大機械翻訳】

Liesaputra Veronica; Ott Claudia

文献

J-GLOBAL ID：202002217126476118 整理番号：20A2637872

産業に集中したプロジェクトにおける学生の感情状態の検出【JST・京大機械翻訳】

Detecting Students’ Affective States in Industry-focused Projects

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資料名：
号： Koli Calling ’20 ページ： 1-2 発行年： 2020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)

産業集中プロジェクトでは,学生はグループプロジェクトの高速容量と実際の産業クライアントの関与により圧倒的に感じる。挑戦的な学習状況におけるタイムリーなフィードバックとサポートを提供できるために,著者らは,学生の感情状態を自動的に認識するIBM Watson Tone Analyzerと,彼らがプロジェクト中に持つ潜在的問題を自動的に認識するために,感情検出ツールの使用で実験したものである。”その事例では,IBM Watson Tone Analyzer(IBM Watson Tone Analyzer)を用いた。予備的結果は,客観的に認識された感情音が,学問的コーディネータにより観察された学生の課題と,また,プロジェクト作業に対する学生の最終マークと強く相関することを示した。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】

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, 【Automatic Indexing@JST】

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人間機械系 , 計算機システム開発

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