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J-GLOBAL ID：202002245504803722   整理番号：20A1564012

対話型科学博物館における訪問者参加の調査はマルチモーダルBayes階層モデルを示す【JST・京大機械翻訳】

Investigating Visitor Engagement in Interactive Science Museum Exhibits with Multimodal Bayesian Hierarchical Models

著者 (7件)： Emerson Andrew (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Henderson Nathan (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Rowe Jonathan (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Min Wookhee (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Lee Seung (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Minogue James (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Lester James (North Carolina State University, Raleigh, NC, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12163  ページ： 165-176  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教育は,博物館における訪問者学習において重要な役割を果たす。訪問者関与の計算モデルの考案は,訪問者の学習経験を強化し,博物館教育者のための分析ツールを提供するために,適応支援を可能にするための重要な有望性を示す。科学博物館の顕著な特徴は,年齢,関心,事前知識,社会文化的背景において広く異なる多様な訪問者集団を引きつける能力であり,それは,訪問者が博物館とどのように相互作用するかに有意に影響を与えることができる。本論文では,将来の世界との学習者関与を予測するためのBayes階層モデリングフレームワークを導入し,環境持続可能性のための表トップ科学を示した。多チャネルデータ(例えば,眼追跡,顔表情,姿勢,相互作用ログ)を,科学博物館で表示する訪問者滞留時間をモデル化するために,将来の世界における完全インスツルメント版と訪問者相互作用から捉えた。提案したBayes階層モデリング手法は,競合するベースライン技術より優れていることを実証した。これらの知見は,マルチモーダル学習解析による科学博物館における訪問者関与の理解を深めるための重要な機会を指摘する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  学習 ,  滞留時間 ,  *博物館 ,  *多モード ,  基準線 ,  計算モデル
準シソーラス用語： 事前知識 ,  持続可能性 ,  学習者 ,  解析ツール ,  対話型 ,  階層モデル ,  階層モデリング ,  *訪問者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 博物館ベースの学習 ,  訪問者モデリング ,  マルチモーダル学習解析

分類 (4件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  教育施設,文化施設,宗教建築  (RB05050G) ,  移動通信  (ND08030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 対話型 ,  科学 ,  博物館 ,  訪問者 ,  参加 ,  調査 ,  マルチモーダル ,  階層モデル