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J-GLOBAL ID：202002227844650612   整理番号：20A1795550

公式進化マップによるサイバー学習のための数学コンテンツ理解【JST・京大機械翻訳】

Mathematics Content Understanding for Cyberlearning via Formula Evolution Map

著者 (6件)： Jiang Zhuoren (Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Gao Liangcai (Peking University, Beijing, China) ,  Yuan Ke (Peking University, Beijing, China) ,  Gao Zheng (Indiana University Bloomington, Bloomington, IN, USA) ,  Tang Zhi (Peking University, Beijing, China) ,  Liu Xiaozhong (Alibaba Group & Indiana University Bloomington, Bloomington, IN, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CIKM ’18  ページ： 37-46  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： 科学的ディジタル図書館は,急速なペースで成長しているが,研究者/学生は,特に,数学(STEM)文献の da読,特に,数学コンテンツ/公式化を,読む科学,技術,工学,および数学(STEM)の文献を発見している。本論文では,サイバー学習とサイバー読取のための,新しい問題,”数学コンテンツ理解”を提案した。この問題に取り組むために,著者らは公式進化マップ(FEM)オフラインを作成し,新しいオンライン学習/読取環境,Math-Assistant(PRMA)を有するPDF Readerを実装し,革新的数学-足場法を組み込んだ。提案したアルゴリズム/システムは,論文を読んで,学生がFEMにおける公式進化軌跡を容易に調査することを可能にするので,学生の新興の数学情報ニーズを自動特性づけることができる。数学情報要求に基づいて,PRMAは,高品質オープン教育資源(OERs),例えば,ビデオ,Wikipediaページ,またはスライドを推薦するために,革新的な共同埋込み,公式進化マイニング,および異種グラフマイニングアルゴリズムを利用し,学生が論文における数学内容をより理解するのを助けるために,ビデオ,Wikipediaページ,またはスライドを推薦する。評価および出口調査は,PRMAシステムおよび提案した公式理解アルゴリズムが,マスタおよびPhD学生を効果的に支援することができ,クラス読みにおける複雑な数学コンテンツをよりよく理解できることを示した。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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教育 ,  *学習 ,  情報需要 ,  録画装置 ,  電子図書館 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  ウィキペディア ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイバー学習 ,  教育 ,  公式進化 ,  公式レイアウト ,  公式理解

分類 (2件)： 科学技術教育  (AA04000C) ,  CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 進化 ,  マップ ,  学習 ,  数学 ,  コンテンツ ,  理解