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J-GLOBAL ID：202202221339865241   整理番号：22A0964420

工学コースにおける結果予測のための機械学習を用いたスマート教育【JST・京大機械翻訳】

Smart Education Using Machine Learning for Outcome Prediction in Engineering Course

著者 (2件)： Lawanont Worawat (School of Manufacturing Engineering, Suranaree University of Technology,Thailand) ,  Timtong Anantaya (School of Manufacturing Engineering, Suranaree University of Technology,Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： KST  ページ： 63-68  発行年： 2022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： 過去数十年の新興技術は,多くの可能性を可能にし,より高い教育は例外ではない。高等教育におけるディジタル変換は,大学がコースをいかに行うかから,多くの議論を始めた。特にチャチの視点を見ると,もしすべてのデータが正しいアプリケーションまたはシステムに置かれるならば,教育システムが獲得できる潜在的利益に関する吹出である。学生の形質と行動に関する様々な研究のサポートと,それらが成功にどう影響するかについて,本研究では,Surnaree大学のオンライン学習システムから伐採データを収穫するアプローチを提案し,次に学習者の行動を誘導し,それらをデータセットとして用いた。本研究では,行動データを用いて学習者のスコアを予測する5つの機械学習モデルを開発した。モデル訓練に用いたデータセットはコースの進行に関連していた。このように,コースの最初の週としてすぐに学習者スコアを予測することができた。本研究の結果は,学習者に即時フィードバックを与え,学習者が学習する方法を変換する意思決定支援システムを開発するためのガイドラインアプローチとして使用できる有望な精度を示した。Copyright 2022 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 ,  伐木 ,  吹出 ,  応用プログラム ,  意思決定支援システム ,  *機械学習
準シソーラス用語： 大学教育 ,  教育システム ,  オンライン学習 ,  学習者 , 【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)： 工学 ,  予測 ,  機械学習 ,  教育