文献

J-GLOBAL ID：202202228770669668   整理番号：22A1174228

遠隔学習学生の社会行動における潜在形質の解明【JST・京大機械翻訳】

Revealing latent traits in the social behavior of distance learning students

著者 (3件)： Tsoni Rozita (School of Science and Technology, Hellenic Open University, Patras, Greece) ,  Panagiotakopoulos Christos Τ. (Department of Primary Education, School of Humanities and Social Sciences, University of Patras, Patras, Greece) ,  Verykios Vassilios S. (School of Science and Technology, Hellenic Open University, Patras, Greece)
資料名： Education and Information Technologies  (Education and Information Technologies)
巻： 27  号： 3  ページ： 3529-3565  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4304A  ISSN： 1360-2357  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,個人ベースと課程中の学習コミュニティのメンバーとして,学生被験者の学習進展への洞察を得るために,距離学習学生のデータを解析するための多層方法論を提案した。コミュニケーション側面は,教育研究において非常に重要である。さらに,複数の関係と異なるレベルの相互作用を含むので,評価することは困難である。ソーシャルネットワーク解析(SNA)は,この複雑性の可視化を可能にし,評価に対する定量化された測度を提供する。したがって,最初に,SNA技法を適用して,距離学習プログラムの文脈で提供されるコースの名目における学生の相互作用から生じる1モード,無向ネットワーク,および重要な計量を捉えた。主成分分析とクラスタリングを用いて,他の学生との社会的相互作用とそれらの学習行動における潜在学生の形質と共通パターンを明らかにした。この方法論をテストするために2つの異なるコースを選択し,それらの間の収束的で多様な特徴を強調する。分散の70%以上を説明する3つの主要な因子を同定し,学生の4グループが見出され,学生の学習プロファイルにおける共通要素によって特徴付けられた。結果は,学習プロセスを密接に監視し,必要なときにすぐに相互事象をモニタするために,距離学習における教員にとって有用なクラスタリングのための主要な基準として,学術的性能,社会的行動およびオンライン参加の重要性を強調する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  相互作用 ,  測度 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  可視化 ,  *学生 ,  クラスタ化 ,  カリキュラム ,  主成分分析
準シソーラス用語： 被験者 ,  *遠隔学習 ,  学習過程 ,  社会的ネットワーク ,  学習プログラム ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 遠隔学習 ,  解析学の学習 ,  社会ネットワーク分析 ,  主成分分析 ,  クラスタリング ,  討論フォーラム

分類 (2件)： 医学教育  (GA01040F) ,  CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遠隔学習 ,  学生 ,  社会行動 ,  形質