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J-GLOBAL ID：202002233446885124   整理番号：20A2228209

非公式学習コミュニティ 他の大規模オープンオンライン「C」【JST・京大機械翻訳】

Informal Learning Communities The Other Massive Open Online ’C’

著者 (6件)： Hudgins Will (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Lynch Michael (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Schmal Ash (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Sikka Harsh (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Swenson Michael (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Joyner David A. (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： L@S ’20  ページ： 91-101  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)

抄録/ポイント： スケールにおける学習に関する文献は,主にMOOC,オンライン度プログラム,およびスケーラブルな学習経験をサポートするためのAI技術に焦点を当ててきたが,非公式学習コミュニティは,比較的表現されていない。しかし,これらの大規模オープンオンライン学習コミュニティは,典型的なMOOCよりも,より従事したユーザを定期的に引き出す。しかし,それらの非公式構造は,研究が非常に難しくなる。本研究では,スケールの観点からこれらのコミュニケーションを特に理解することを試みた。62のそのようなコミュニティのサンプルを取り上げて,著者らは,特定の特徴を理解して,それらがスケールにどのように関連するかを理解するために,標識システムを開発する。例えば,MOOCは,あらゆる割当を人間的に等級付けることができないので,非公式学習コミュニティも,あらゆる貢献を承認できない。従って,MOOCsは,したがって,オートグラデーションを採用するので,非公式学習コミュニティは,クラウドソースモード化またはプラット型駆動の取締りを採用する。これらのタグを用いて,より深い事例研究のためにいくつかのコミュニティを選択した。また,これらのタグを用いて,一般的なコミュニティサイトレッドディットから学習ベースのサブディジットの意味を作成し,プログラム解析のためのAPIを提供した。これらの技術に基づいて,スケールにおける非公式学習コミュニティの性能に関する知見を提供し,そして,スケールにおける学習に関する将来の研究において,これらの環境をより完全に含めることを要求する。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： *学習 ,  コミュニケーション ,  コミュニティ ,  事例研究 ,  プログラム解析
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  学習コミュニティ ,  *オンライン ,  学習経験 ,  MOOC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 事例研究 ,  非公式学習 ,  非公式学習コミュニティ ,  オンライン学習 ,  レッドディット

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習コミュニティ ,  大規模 ,  オンライン