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J-GLOBAL ID：202202235083074030   整理番号：22A0707856

FSLMに基づく学習スタイルの自動検出の新しいフレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards a New Framework of Automatic Detection of Learning Style Based on FSLM

著者 (3件)： Rami Samia (RIME TEAM-Networking, Modeling and E-Learning Team- MASI Laboratory- Engineering.3S Research Center- Mohammadia School of Engineers (EMI)- Mohammed V University in Rabat Morocco, Rabat, Morocco) ,  Bennani Samir (RIME TEAM-Networking, Modeling and E-Learning Team- MASI Laboratory- Engineering.3S Research Center- Mohammadia School of Engineers (EMI)- Mohammed V University in Rabat Morocco, Rabat, Morocco) ,  Idrissi Mohammed Khalidi (RIME TEAM-Networking, Modeling and E-Learning Team- MASI Laboratory- Engineering.3S Research Center- Mohammadia School of Engineers (EMI)- Mohammed V University in Rabat Morocco, Rabat, Morocco)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1417  ページ： 315-325  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
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： オンライン学習環境は,従来の学習課題を克服し,新しい機会を提供する新しいパラダイムとして定義される。適応教育システムの概念は,増加する研究分野である。学習者は,コースが彼/彼女の学習選好に関して設計されたとき,より良い性能を持つ傾向がある。1つの最も重要な学生の特性は,彼らが学習を優先する方法である。個人が効率的に新しい概念を獲得する方法は学習スタイルアプローチとして知られている。この文脈において,学生学習スタイルの解析と検出は,学習管理システムにおける適応を確実にするための重要なツールである。したがって,本研究は,Felder Simman Learning Style Model(FSLSM)に基づく学習スタイルを検出するための効率的な自動化手法を提示する。著者らは,主に学習者の必要条件を評価するFSLSMから駆動される一連のヒントを実装し,次にそれらの主要な学習スタイルに従ってそれらを自動的に分類する,コンピュータ化適応試験理論に基づく適応配置試験を提案した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  *学習 ,  概念 ,  学生 ,  個人 ,  計算機利用システム ,  好み ,  必要条件 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 自動検出 ,  適応学習 ,  教育システム ,  オンライン学習 ,  学習者 ,  学習管理システム ,  *学習スタイル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 適応学習 ,  学習スタイルアプローチ ,  知識レベル ,  コンピュータ化適応試験理論 ,  FSLSM ,  自動化法 ,  配置試験

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習スタイル ,  自動検出 ,  フレームワーク