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J-GLOBAL ID：202202243950285812   整理番号：22A0951950

知識グラフと微分進化アルゴリズムに基づく個人化自己学習システム【JST・京大機械翻訳】

A personalized self-learning system based on knowledge graph and differential evolution algorithm

著者 (5件)： Wang Feng (School of Management and Economics, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China) ,  Zhang Lingling (School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Xingchen (School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Ziming (Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xu Xin (Department of Management and Marketing, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 8  ページ： e6190  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  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： 最も適応的な学習経路とコンテンツの発見は,学習目標を効率的かつ効果的に達成するために,今日のeラーニング環境にとって緊急の問題である。このシステム構築の主な課題は,それぞれの関心と知識ベースを有する異なる学習者のための適切な教育指針と資源を提供することである。人々の認知過負荷を低減し,自己学習要求を満足させるために,本論文では自己学習システムのためのフレームワークを提案した。システムは,自動的に閉じて更新する設計であり,その中で,学習経路を微分進化(DE)アルゴリズムと知識グラフに基づいて発見した。システムの出力を含む。1)学習者の特定のニーズに適応した個人化学習経路;(2)学習経路に適合する学習資源推薦;(3)学習経路と資源推薦後の学習者の学習効果のテスト結果;(4)学習者の評価による改訂学習経路と資源推薦。実験結果は,DEアルゴリズムと専門知識グラフに基づくシステムが最適学習経路発見と更なる学習資源推薦において実行可能であることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  システム ,  環境 ,  認識 ,  経路 ,  知識 ,  知識ベース ,  コンテンツ ,  eラーニング
準シソーラス用語： *自己学習 ,  学習効果 ,  学習者 ,  システム構築 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 微分進化アルゴリズム ,  知識グラフ ,  学習経路 ,  自己学習システム

分類 (2件)： CAI  (JE09000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  グラフ ,  微分進化アルゴリズム ,  個人化 ,  自己学習