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J-GLOBAL ID：202202221136163026   整理番号：22A0930587

ピアグラージング「単純英語における説明」 カテゴリー的回答のためのBayesキャリブレーション法【JST・京大機械翻訳】

Peer-grading ”Explain in Plain English” A Bayesian Calibration Method for Categorical Answers

著者 (3件)： Chen Binglin (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  West Matthew (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Zilles Craig (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGCSE 2022  ページ： 133-139  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： 「プレーン英語」(EipE)質問は,プログラミング知識の初心者プログラムの把握とその理解を伝える能力を研究するための重要な活動と評価として提案されている。しかし,EipE質問は,必要な大きな等級付け努力のため,部分的には,導入プログラミングコースで広く使用されていない。本論文では,学生が他の学生の回答を分類するよう依頼された,大規模登録導入プログラミングコースにおけるEipE質問のためのピア等級づけの使用の経験を提示する。カテゴリーデータ上で較正されたピアグレーディングを行うための新しいBayesアルゴリズムを開発し,Bayes推定に基づく発見的グレード割当法を用いた。ピアデグラデーション運動は,EipE質問から期待されるか,コーススタッフの等級付け負荷を軽減する方法として,学生をコーチする方法として役立った。ピアグラデーション活動の4ラウンドに基づいて,学生がEiPE質問に対する回答を一般的に分類でき,提案したBayes法が非加重投票よりもロバストであることを見出した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *応答 ,  計算機プログラミング ,  分配 ,  Bayes推定 ,  *英語 ,  学生 ,  能力 ,  等級づけ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 階調 ,  初心者 ,  Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cs1 ,  希望 ,  経験報告 ,  プレーン・エングリッシュにおける説明 ,  ピアグレーディング

分類 (2件)： CAI  (JE09000G) ,  技術教育  (JA01050T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 英語 ,  説明 ,  カテゴリー ,  回答 ,  キャリブレーション