文献

J-GLOBAL ID：202202290571458016   整理番号：22A1037262

知的教育カリキュラムシステムにおける設計のAIベース装置最適化【JST・京大機械翻訳】

AI-Based Equipment Optimization of the Design on Intelligent Education Curriculum System

著者 (4件)： Peng Tu (School of Cyberspace Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Luo Yipin (Chengdu Normal University, Chengdu 611130, Sichuan, China) ,  Liu Yanjin (Chengdu Normal University, Chengdu 611130, Sichuan, China) ,  Liu Yanjin (College of Educational Sciences, Xinjiang Normal University, Urumqi 830017, Xinjiang, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能関連技術の急速な発展により,特に大きなデータの使用で,インテリジェント世界が来ている。知能の時代において,従来の取引教育作業モデルは,もはや適応できない。技術開発の新しい波動を生き残るならば,それは科学と技術において自己革命を実行しなければならない。本論文は,大データ技術の使用の下で人工知能装置による現在の大学教育カリキュラムシステムの改良と最適化を研究することを目的とする。この目的のために,本論文はデータ解析のためのクラスタリングアルゴリズムを提案した。クラスタリングアルゴリズムの改良を通して,大学と大学の教育システムの改革においてそれを使用して,関連した教育データを,教育方法を改良するために,高性能で計算し,教師にフィードバックした。同時に,実験を設計して,アルゴリズムの性能と教育モードの実現可能性を分析した。本論文における実験的解析結果は,改良データ解析クラスタリングアルゴリズムが,37%の教育プロセスにおけるデータ解析能力を改善し,そして,大きいデータの使用は,大学と大学の教育品質スコアを,ほぼ1ポイント増加させることを示した。それは,国における教育情報化の普及と教育品質の改善をよく促進することができた。Copyright 2022 Tu Peng et al. 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 ,  *最適化 ,  波動 ,  人工知能 ,  データ解析 ,  *カリキュラム
準シソーラス用語： 教育システム ,  教育方法 ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 通信網  (ND07030A) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H) ,  通信方式一般  (ND07010E)

引用文献 (20件)：

• R. Li, Z. Zhao, X. Zhou, G. Ding, Y. Chen, Z. Wang, H. Zhang, "Intelligent 5G: when cellular networks meet artificial intelligence," IEEE Wireless Communications, vol. 24, no. 5, pp. 175-183, 2017.
• H. Lu, Y. Li, M. Chen, H. Kim, S. Serikawa, "Brain intelligence: go beyond artificial intelligence," Mobile Networks and Applications, vol. 23, no. 7553, pp. 368-375, 2017.
• D. Hassabis, D. Kumaran, C. Summerfield, M. Botvinick, "Neuroscience-inspired artificial intelligence," Neuron, vol. 95, no. 2, pp. 245-258, 2017.
• L. D. Raedt, K. Kersting, S. Natarajan, D. Poole, "Statistical relational artificial intelligence: logic, probability, and computation," Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, vol. 10, no. 2, pp. 1-189, 2016.
• F. Goyache, J. J. Del Coz, J. R. Quevedo, S. López, J. Alonso, J. Ranilla, O. Luaces, I. Álvarez, A. Bahamonde, "Using artificial intelligence to design and implement a morphological assessment system in beef cattle," Animal Science, vol. 73, no. 01, pp. 49-60, 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： 教育 ,  カリキュラム ,  設計 ,  AI ,  最適化