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J-GLOBAL ID：202002242066209583   整理番号：20A1762396

ピア評価のための適応均衡配分

Adaptive Balanced Allocation for Peer Assessments

著者 (4件)： OHASHI Hideaki (Graduate School of Informatics, Kyoto University) ,  ASANO Yasuhito (Faculty of Information Networking for Innovation and Design, Toyo University) ,  SHIMIZU Toshiyuki (Graduate School of Informatics, Kyoto University) ,  YOSHIKAWA Masatoshi (Graduate School of Informatics, Kyoto University)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E103.D  号： 5  ページ： 939-948(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ピア評価は,人々がピアの作業をレビューし,自分の作業をピアによりレビューさせることで,ホームワークの評価に役立つ。従来のピア評価システムでは,作業は通常,評価が始まる前に人々に割り当てられ,従って,人々が評価期間中に脱落(レビューを放棄)した場合,人がレビューした作業数と作業をレビューした人の作業数の間に不均衡が生じる。総不均衡が増加するとき,熱心にレビューを完了する一部の人々はレビューの欠如に悩まされ,将来のピア評価に参加することに躊躇するかもしれない。したがって,本研究では,要求されたときのみ,人々にレビュー作業を割り当てる新しい適応割り当てアルゴリズムを採用し,総不均衡を低減する人々に作業を割り当てるためのアルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムの有効性を示すために,提案アルゴリズムがもたらす全体の不均衡の上限を提供した。さらに,レビュー能力を検討するために上記のアルゴリズムを拡張した。拡張アルゴリズムは,未熟練(または熟練)のレビュアーのみが特定の作業に割り当てられるという問題を回避する。シミュレーションデータを用いた実験を通じて,既存アルゴリズムと比較して,提案の2つのアルゴリズムの有効性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *評価 ,  *釣合 ,  *分配 ,  適応 ,  在宅勤務 ,  非平衡状態 ,  レビュー ,  アルゴリズム ,  有効性 ,  シミュレーション ,  資源割付 ,  不均衡
準シソーラス用語： タスク割当 ,  ホームワーク ,  割当 ,  *均衡 ,  *配分

著者キーワード (3件)： ピア評価 ,  タスク割当 ,  配分アルゴリズム

分類 (1件)： 作業研究  (KB03040A)

引用文献 (20件)：

• [1] L. Pappano, “The year of the mooc,” The New York Times, vol.2, no.12, p.2012, 2012.
• [2] E.F. Gehringer, “A survey of methods for improving review quality,” International Conference on Web-Based Learning, vol.8699, pp.92-97, 2014. 10.1007/978-3-319-13296-9_10
• [3] C. Piech, J. Huang, Z. Chen, C. Do, A. Ng, and D. Koller, “Tuned models of peer assessment in moocs,” Educational Data Mining 2013, pp.153-160, 2013.
• [4] E.S. Acosta, J.J.E. Otero, and G.C. Toletti, “Peer review experiences for mooc. development and testing of a peer review system for a massive online course,” The New Educational Review, vol.37, no.3, pp.66-79, 2014.
• [5] D.F. Onah, J. Sinclair, and R. Boyatt, “Dropout rates of massive open online courses: behavioural patterns,” International Conference on Education and New Learning Technologies, pp.5825-5834, 2014.

タイトルに関連する用語 (5件)： ピア ,  評価 ,  適応 ,  均衡 ,  配分