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J-GLOBAL ID：202202226067743795   整理番号：22A1163723

一次教育のためのオンライン学習におけるAIベース学習スタイル予測【JST・京大機械翻訳】

AI-Based Learning Style Prediction in Online Learning for Primary Education

著者 (5件)： Pardamean Bens (Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia) ,  Suparyanto Teddy (Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia) ,  Cenggoro Tjeng Wawan (Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia) ,  Sudigyo Digdo (Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia) ,  Anugrahana Andri (Faculty of Teacher Training and Education, Elementary School Teacher Education Study Program (PGSD), Sanata Dharma University, Yogyakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 35725-35735  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オンライン学習は情報技術の発展により広く適用されてきた。しかし,一次学校学生に対する関連評価と応用は少ない。学習におけるすべての革新努力は,学生のための能動的学習雰囲気を創造することによって教育の質を改善することに向けられる。学生の学習スタイルに適した適切な学習材料を選択することにより,教育学習プロセスにおける学生の参加を改善できる。本研究は,一次学生のためのオンライン学習ポータルにおける人工知能(AI)ベースの学習スタイル予測モデルの影響を開発し,測定することを目的とした。対象者は,グレード4から6のインドネシアの一次学生から募集した。個人化学習の原理を満たすために,オンライン学習ポータルにおけるAIモデルを,学生の学習スタイルに適合する学習材料を推薦するために設計した。協調フィルタリングベースAIモデルを学習スタイル予測により駆動できる新しいAIアプローチを定式化した。このAIアルゴリズムにより,オンライン学習ポータルは,各学生の学習スタイルに特化した材料推薦を提供できる。AIモデル性能テストは,1から5のレイティングスケールから0.9035の平均RMSE(二乗平均平方根誤差)で満足のいく結果を達成した。さらに,学生の学習性能は,試験前と試験後のスコアの間の269人の被験者に関するt検定分析の結果に基づいて改善された。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： アルゴリズム ,  *教育 ,  *学習 ,  レイティング ,  インドネシア共和国 ,  人工知能 ,  定式化 ,  情報技術 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 被験者 ,  協調フィルタリング ,  *オンライン学習 ,  学習過程 ,  t検定 ,  ポータルサイト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教育 ,  オンライン学習 ,  AI ,  学習スタイル ,  予測