| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2018-05-22 09:55
機械学習と数理最適化による最適な学び合いネットワークの構成手法 ○大前佑斗(東京高専)・古屋達朗(笛川小)・水越一貴(デジタルアライアンス)・大島崇行・榊原範久(兵庫教大)・水落芳明(上越教大)・八代一浩(山梨県立大)・高橋弘毅(長岡技科大) HCS2018-14 HIP2018-14 |
| 抄録 |
(和) |
近年,集団型授業において学び合い(学習者同士が協働しながら共通の課題を解決していく学習法)が有効な教育手法として確立してきている.
ただし,学び合うパートナーの個性や学力が合致しないなど様々な要因により,学習者の理解度が向上しにくい状況も存在し得る.
学び合いをファシリテートする教員がこのような状況を察知した場合,理解度が向上しやすいパートナーと学び合わせてみる,ということも必要になる.
しかし,誰と誰を学び合わせるべきか,その判断能力が十分に形成されていない場合,理解度が向上しやすいパートナーを判断できないこともある.
そこで本研究では,リアルタイムの学び合い支援に向け,今後10分間の学び合いにおいて,
(1)理解度が向上しやすいパートナー,
(2)クラス全体の理解度が最も向上する学び合いの形状,
(3)どの学習者が学び合いのキーパーソンとなるか,
上記3点を教育ビッグデータから統計的な傾向に基づき導出し,可視化する数理的枠組みを提案する. |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
教育工学 / 機械学習 / 最適化 / 学び合い / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 49, HCS2018-14, pp. 107-112, 2018年5月. |
| 資料番号 |
HCS2018-14 |
| 発行日 |
2018-05-14 (HCS, HIP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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