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J-GLOBAL ID：202202217180205171   整理番号：22A1169526

ビッグデータゲーム教育モード最適化のための離散実時間線形動的論理の適応モデル【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Model of Discrete Real-Time Linear Dynamic Logic for the Optimization of Big Data Game Education Mode

著者 (2件)： Liang Yan (Yantai Vocational College, Yantai, Shandong, China) ,  Zhang Wei (Yantai Vocational College, Yantai, Shandong, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータとモバイルインターネットの時代の出現によって,大学と大学の従来の教育モデルは,前例のないようにヒットした。現在の大データおよび人工知能ネットワーク環境において,新しい教育概念,特性,およびモデル応用を分析し,そして,大きいデータ環境の下の人工知能適応制御および負のフィードバック調整機構に基づく教育モデルを,調査しなければならない。このモデルの研究は,将来の教育情報技術の応用,普及,および革新のための実用的経験と参照値を提供できる。大きいデータゲームの特性を結合して,本論文は,離散的動的モデルビッグデータゲームに基づく大学学生教育モデルを提案した。大学生のスコアは,大きなデータ大学教育,歴史的記録の信用,および信頼できるデータ伝送の程度を提供するそれらの資格のような包括的情報を示す。適応学習システムの一般モデルに基づいて,著者らはドメインベースの特殊主題システムの全体の構造において各々のモジュールの機能を完成して,システムの全体のワークフローを設計した。コンピュータ化評価を学習者モジュールに導入して,認知診断理論に基づく適応評価システム構造を設計して,種々の学習者のための個人化された主題選択モデルを達成して,より詳細で専門化した評価結果を通して学習者の経験を豊かにした。モデルは適応コース経路推薦の基礎を築く。本論文は,離散的リアルタイム特性とすべての規則的特性を表現することができる離散的リアルタイム線形動的論理を提案した。それは,いくつかの複雑なリアルタイムシステムの挙動を容易に記述できる。実験は,離散的動的モデルビッグデータゲーム効率が35.71%改善され,大学生の教育モデルをより良く最適化できることを示した。さらに,大データの時代における大学生教育の有効性に関する研究が,大学と大学の学界分野の安全性を決定するだけでなく,大学生の思考方向にも影響すると結論づけることができる。Copyright 2022 Yan Liang and Wei Zhang. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *教育 ,  *最適化 ,  *ゲーム ,  大学 ,  学校教育 ,  学生 ,  ダイナミックモデル ,  人工知能 ,  実時間処理 ,  *モデル ,  大学生 ,  コンピュータ ,  ワークフロー
準シソーラス用語： 大学教育 ,  学習者 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 技術教育  (JA01050T) ,  情報処理一般  (JE15010U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  科学技術教育  (AA04000C)

引用文献 (22件)：

• J. Wei, L. Mo, "Open interactive education algorithm based on cloud computing and big data," International Journal of Internet Protocol Technology, vol. 13, no. 3, pp. 151-157, 2020.
• M. Shorfuzzaman, M. S. Hossain, A. Nazir, G. Muhammad, A. Alamri, "Harnessing the power of big data analytics in the cloud to support learning analytics in mobile learning environment," Computers in Human Behavior, vol. 92, pp. 578-588, 2019.
• A. K. Sangaiah, A. Goli, E. B. Tirkolaee, M. Ranjbar-Bourani, H. M. Pandey, W. Zhang, "Big data-driven cognitive computing system for optimization of social media analytics," Ieee Access, vol. 8, pp. 82215-82226, 2020.
• X. Li, J. Xia, "School-based practice based on supplemental instruction of big data in education," Science Insights Education Frontiers, vol. 7, no. 2, pp. 913-933, 2020.
• H. Hu, J. He, X. He, W. Yang, J. Nie, B. Ran, "Emergency material scheduling optimization model and algorithms: A review," Journal of Traffic and Transportation Engineering, vol. 6, no. 5, pp. 441-454, 2019.

タイトルに関連する用語 (8件)： ビッグデータ ,  ゲーム ,  教育 ,  最適化 ,  実時間 ,  線形 ,  動的論理 ,  適応モデル