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J-GLOBAL ID：202102290473467220   整理番号：21A0983783

ビッグデータ分析に基づく環境アート設計教育【JST・京大機械翻訳】

Environmental Art Design Teaching Based on Big Data Analysis

著者 (2件)： Xiao Junhua (Gongqing College of Nanchang University) ,  Chen Fanliang (Gongqing College of Nanchang University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CIPAE  ページ： 91-93  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： 環境芸術設計教育改革の深化により,大きなデータ駆動環境技術設計教育モデルも絶えず発展している。環境芸術設計の教育は,大学と大学の様々な分野で顕著な特性を有する特殊性である。ビッグデータは,環境芸術設計教育のために豊富な教育資源と教育事例を提供できる。伝統的教育モデルから新しい教育モデルへの環境芸術設計教育の転換を推進した。本論文は,重要な単語として大きいデータ分析を使用して,過去5年間のコアジャーナルによって発表された特別なレポートを調査して,100人の教師の教育状況を調査した。本論文は,教育の分野におけるビッグデータの応用を結合した。大きいデータ解析技術の展望から,環境芸術設計の教育に有益である新しいモデルと方法を調査して,分析する。調査データから,教育法欠陥の39.7%が単一であることが分かる。したがって,教育戦略を改善し,教育評価システムを改善するために,学生の個別化学習ニーズを真に満たすことができる。本論文は,ビッグデータが単一教育を改善し,環境芸術設計の混合教育モデルに変わることを提案した。Copyright 2021 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 ,  学習 ,  環境工学 ,  コアジャーナル ,  データ解析 ,  単語
準シソーラス用語： 教育モデル ,  *設計教育 ,  *ビッグデータ ,  教育資源 , 【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 (4件)： データ分析 ,  環境アート ,  設計 ,  教育