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J-GLOBAL ID：202202286159288692   整理番号：22A0887108

適応E学習環境における特徴感情知能の利用【JST・京大機械翻訳】

Employing Trait Emotional Intelligence in an Adaptive E-learning Environment

著者 (5件)： Embaye Teklehaimanot (Faculty of Organizational Sciences, University of Belgrade, Belgrade, Serbia) ,  Bogdanovic Zorica (Faculty of Organizational Sciences, University of Belgrade, Belgrade, Serbia) ,  Barac Dusan (Faculty of Organizational Sciences, University of Belgrade, Belgrade, Serbia) ,  Naumovic Tamara (Faculty of Organizational Sciences, University of Belgrade, Belgrade, Serbia) ,  Radenkovic Bozidar (Faculty of Organizational Sciences, University of Belgrade, Belgrade, Serbia)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 280  ページ： 75-86  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  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： 本論文では,適応度の向上に特に焦点を当てて,eラーニング生態系における形質感情知能を利用する可能性を検討した。この論文の目的は,判定基準として形質感情知能に基づく適応電子教育のためのモデルを開発することである。モデルおよび凝集階層クラスタ分析技法としてTrait Emotional Intelligence(TraitEI)を採用して,著者らは,E-ビジネスの部門,Belgrade大学におけるe-ラーニングプラットフォーム内のオンラインコースディジタルマーケティングを通知する学生のセグメントを同定した。学生の3つの重要なクラスタが存在することを見出した:Average TraitEI,平均Performers;「わずかに平均TraitEI,High Performers」;そして,「Above平均TraitEI,Super Performers」を持っている。残りからスーパーパフォーマンスグループを最も識別する特性は,クラスタメンバーが,一般において,十分に福利,自己制御,感情,社会性,およびグローバルTraitEIプロファイルのより高い記録の高いスコアを持つ範囲である。python機械学習パッケージを用いた比較解析を用いて,Achievement Emotions Questionnaire(AEQ)に基づく関連クラスタを検証した。この方法は,学生をセグメント化する際の教育者を支援するための有用なツールであり,そのため,オンラインコース設計者は,学生の異なるグループのニーズをよりよく満たすように調整した介入コース材料を設計および開発する能力を有するであろう。本研究の貢献は,学生を感情知能に基づく関連グループにセグメント化するための提案モデルが,教育におけるより良い適応性を提供できるという事実に反映される。さらに,研究はeラーニング環境におけるより効果的な教育戦略の構築に寄与する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  凝集 ,  CAI【計算機】 ,  *学習 ,  セグメンテーション ,  福利厚生 ,  マーケティング ,  クラスタ ,  事業 ,  教育者 ,  クラスタ分析 ,  生態系 ,  機械学習 ,  eラーニング
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 形質感情知能 ,  適応E学習 ,  ディジタルマーケティングコース ,  大学の業績 ,  クラスタ分析

分類 (2件)： 生物物理的研究法  (EA03020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  学習環境 ,  感情 ,  知能