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J-GLOBAL ID：202202210691557410   整理番号：22A0311652

ビッグデータを活用した高等教育評価システムの構築経路【JST・京大機械翻訳】

Realization Path of Higher Education Evaluation System Construction Driven by Big Data

著者 (1件)： Xia Ping (Guangzhou College of Technology and Business, Guangzhou, Guangdong, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 747  ページ： 1883-1890  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： Bigデータは,科学的に高い教育品質評価システムを構築する新しい方法を提供する。従来の評価モデルと比較して,大きいデータ技術の利用は,多様な参加者,階層的評価次元,定量的評価指標,および科学的管理決定に基づくより高い教育品質評価を達成できる。より高い教育品質評価システムの構築において,大学と大学は,標準化したより高い教育ビッグデータ収集と標準化したより高い教育ビッグデータ前処理を実施するために組織ユニットとして使うべきであった。データマイニングの正確な解析と予測アルゴリズムを通して,より高い教育評価結果の可視化を提示して,適用した。一連の大きいデータ処理プロセスを通して,教育プロセスの全体的品質管理を実現して,スマート学習,教育,および管理の開発プロセスを促進した。Copyright 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 ,  品質管理 ,  学習 ,  大学 ,  標準化 ,  可視化 ,  データ収集 ,  指標 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 品質評価 ,  *大学教育 ,  *教育評価 ,  評価モデル ,  開発プロセス ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビッグデータ ,  高等教育の品質評価 ,  データ収集 ,  データマイニング ,  教育プロセスの品質管理

分類 (2件)： 科学技術教育  (AA04000C) ,  品質管理一般  (KB04010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビッグデータ ,  活用 ,  教育 ,  評価システム ,  構築 ,  経路