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J-GLOBAL ID：202002279381523492   整理番号：20A2501110

工学学習における知識ベース拡張現実環境の導入-比較研究【JST・京大機械翻訳】

Introducing knowledge based augmented reality environment in engineering learning - a comparative study

著者 (3件)： Vijay Venkatesh Chennam (Birmingham City University,Faculty of Computing, Engineering and the Built Environment,Birmingham,UK) ,  Lees Melvyn (Birmingham City University,Faculty of Computing, Engineering and the Built Environment,Birmingham,UK) ,  Vakaj Edlira (Birmingham City University,Faculty of Computing, Engineering and the Built Environment,Birmingham,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： LWMOOCS  ページ： 131-143  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 技術における新しい技術革新は,オンライン教育を強化し,例えば,仮想研究所は,工学実験室活動を教えるために次第に使用した。仮想および拡張現実のような技術は,仮想学習者経験を再構成した。これらの努力の大部分は,技術革新の意義を強調するが,実験室チューターの知識を捉え,モデル化して,体系化するための手順を理解することを試みた。仮想プラットフォームに関する実際のタスクを教育し監視するための実験室チュータの知識を自動化する方法に関するロバストな方法の欠如は,工学距離学習結果に影響した。続いて,[1]は,現在の仮想および拡張現実技術を通して,工学距離学習者の実用的スキルを教育および評価するために必須である,実験室チュータの知識を捕えるための最良の方法をさらに調査する必要があることを示唆する。本研究では,拡張現実感(AR)技術へのオン・オン・オン・タッカー知識の自動化を容易にする知識ベース教育(KBEd)フレームワークを提案した。本研究では,人工知能(AI)および拡張現実感(AR)環境を教育および工学的実用技能の評価において利用することの利点を検討した。さらに,本研究は,溶接の事前経験のない最初の年工学学生を評価することによって,提案システムの有用性を決定した。研究結果は,AR環境において提案されたAIチューターを通して学習された学生が,実際の実験室チューターで学習された真の研究室条件に比例する実際のスキルを効果的に取り上げることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. 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 ,  溶接 ,  人工知能 ,  再構成 ,  *知識ベース ,  ロバスト性 ,  *拡張現実感
準シソーラス用語： 学習者 ,  ティーチングアシスタント ,  オンライン教育 ,  仮想学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 工学 ,  学習 ,  知識 ,  拡張現実 ,  環境 ,  研究