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J-GLOBAL ID：202002269136149237   整理番号：20A2275663

自動運転レベル3に関する異なる学習材料の学習効果:傾向スコアマッチング推定量からの証拠【JST・京大機械翻訳】

Learning Effects of Different Learning Materials About Automated Driving Level 3: Evidence from a Propensity Score Matching Estimator

著者 (10件)： Arame Maki (Polytechnic University of Japan, Tokyo, Japan) ,  Arame Maki (Kumamoto University, Kumamoto, Japan) ,  Handa Junko (Polytechnic University of Japan, Tokyo, Japan) ,  Handa Junko (Kumamoto University, Kumamoto, Japan) ,  Goda Yoshiko (Kumamoto University, Kumamoto, Japan) ,  Toda Masashi (Kumamoto University, Kumamoto, Japan) ,  Matsuba Ryuichi (Kumamoto University, Kumamoto, Japan) ,  Zhou Huiping (University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Itoh Makoto (University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Kitazaki Satoshi (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Tsukuba, Japan)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1184  ページ： 387-394  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 新技術を使用するには,常に大きな問題がある。ユーザは,知識の欠如のため,適切に使用しない場合,それを利用する方法を知る必要がある。運転自動化レベル3と4および高度運転支援システムと同等の自動化車両は,同じである。効果的な教育方法と同様に,運転者と歩行者によって獲得される必要な知識と情報を同定する必要がある。さらに,運転者として自動運転について知る必要のある個人差があり,また,運転者として自動車両とどのように関連するかが,ある。本研究では,学習スタイル,年齢,個人形質などの個人属性の違いを吸収できる安全な運転教育プロトタイプコンテンツを開発した。本研究は,運転学校に対する安全訓練のような交通安全教育が,効果的な教育方法としてどのように提供されるべきであるかを調べた。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  自動化 ,  *学習 ,  *自動運転 ,  歩行者 ,  推定量 ,  運転支援システム
準シソーラス用語： 個人差 ,  教育方法 ,  *学習効果 ,  交通安全教育 ,  学習スタイル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 条件付き運転自動化 ,  キャリア回復力 ,  傾向スコアマッチング

分類 (2件)： 走行性能  (QG02020S) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自動運転レベル ,  学習 ,  学習効果 ,  傾向スコアマッチング ,  推定量 ,  証拠