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J-GLOBAL ID：202202262300216926   整理番号：22A0707838

eラーニングにおけるビッグデータ:文献レビューと課題【JST・京大機械翻訳】

Big Data in E-learning: Literature Review and Challenges

著者 (3件)： Amane Meryem (Artificial Intelligence, Data Science and Emergent Systems Lab, Sidi Mohammed Ben Abdellah University, Fez, Morocco) ,  Aissaoui Karima (Artificial Intelligence, Data Science and Emergent Systems Lab, Sidi Mohammed Ben Abdellah University, Fez, Morocco) ,  Berrada Mohammed (Artificial Intelligence, Data Science and Emergent Systems Lab, Sidi Mohammed Ben Abdellah University, Fez, Morocco)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1417  ページ： 89-102  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： 今日,教育部門における学習管理システム(LMS)は広く利用され,新しい傾向となり,オンライン学習過程中に学生の活動から捉えられた大量の教育データを生成する。その結果,学習者のオンライン学習経験を改善するために,大量のデータセットを管理し,解析するために洗練されたデータ解析技術が必要とされる。Bigデータは,eラーニングプラットフォームに付加価値を加えるための大きな学習データの効率的処理のための機会を提供する。本論文は,教育機関に関連する大きいデータの特性を調査して,オンライン学習における大きいデータの採用の理由を論じる。また,オンライン学習システムにおける大きいデータを統合するためのアプローチを提案する。目的は,eラーニングシステムの品質を改善するために,先進ビッグデータ技術を用いてeラーニングデータを解析する完全なプロセスを記述することである。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： 教育 ,  学習 ,  システム ,  付加価値 ,  *文献展望 ,  データ解析 ,  計算機利用システム ,  *eラーニング
準シソーラス用語： 大学教育 ,  オンライン学習 ,  学習者 ,  学習管理システム ,  教育機関 ,  学習データ ,  *ビッグデータ ,  eラーニングシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ ,  Eラーニング ,  高等教育 ,  LMS

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： eラーニング ,  ビッグデータ ,  文献レビュー