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講演抄録/キーワード
講演名 2018-07-14 10:50
受講者の学習遂行・出席率と過去の編成履歴に基づくペア編成最適化アルゴリズム ~ 遺伝的アルゴリズム・粒子群最適化ハイブリッドの応用 ~
鈴木 聡阪経済法科大ET2018-20
抄録 (和) 多様な他者との協働が今後社会の中で求められる頻度が高まるが,そのような協働のスキルを高めるための活動として協調学習,とりわけ協調の最小単位であるペアで行う学習であるピアラーニングが注目されている.しかし,ピアラーニングにおけるペア編成の方法については工夫の余地がある.ランダムで行うとペア活動の質が大きくばらつくことや,ペア編成に時間がかかることなどが問題視されている.また,出席率が高くない受講生を対象とした授業において事前にペア編成を決めると,ペアの相手が欠席している受講生が多くなる.そこで,本稿ではピアラーニングにおけるペア編成を受講者の学習遂行,および出席率に基づく,遺伝的アルゴリズム・粒子群最適化ハイブリッドによる組合せ最適化手法を提案する.さらに,授業回ごとに異なるペアでピアラーニングを行うことで,ペアの相手の多様性を高めることを目指し,過去のペア編成履歴に基づき毎回異なる受講生同士がペアを組める手法も組み込んだ.本稿では,組合せ最適化のアルゴリズムの違いによる解探索の性能評価を行い,これに基づき協調学習環境開発における今後の研究展望について議論する. 
(英) Skills of collaboration with various people is increasingly required in the future society. The author focus on peer learning as one of the forms of collaborative learning to enhance such kind of skills. However, the methods to form pairs in the classroom has much room for improvement. Randomly forming pairs causes the variation of pair activity in wrong way and spends unnecessary time for lesson. Moreover, deciding the pair formation in advance for the class with many students who have a poor attendance record causes students with peer absent from the lesson. The author developed the pair formation optimization method using combinatorial optimization with genetic algorithm and particle swarm optimization. This method explores better pair formation as a solution based on learning performance and attendance rate of the students. Additionally, this method considers history of past pair formation to enable the students to learn with the different peer for each lesson. In this paper, the author compared this method with different combinatorial optimization algorithm and discuss research perspective for development of collaborative learning environment in the future.
キーワード (和) ピアラーニング / ペア編成 / 組合せ最適化 / 遺伝的アルゴリズム / 粒子群最適化 / / /  
(英) peer learning / pair formation / combinatorial optimization / genetic algorithm / particle swarm optimization / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 131, ET2018-20, pp. 7-12, 2018年7月.
資料番号 ET2018-20 
発行日 2018-07-07 (ET) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード ET2018-20

研究会情報
研究会 ET  
開催期間 2018-07-14 - 2018-07-14 
開催地(和) 函館工業高等専門学校 
開催地(英) National Institute of Technology, Hakodate College 
テーマ(和) Learning Analyticsと学習データ/一般 
テーマ(英) Learning Analytics and Learning Data, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ET 
会議コード 2018-07-ET 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 受講者の学習遂行・出席率と過去の編成履歴に基づくペア編成最適化アルゴリズム 
サブタイトル(和) 遺伝的アルゴリズム・粒子群最適化ハイブリッドの応用 
タイトル(英) Pair formation optimization algorithm based on learning performance, attendance rate, and pair history of students 
サブタイトル(英) An Application of hybrid of genetic algorithm and particle swarm optimization 
キーワード(1)(和/英) ピアラーニング / peer learning  
キーワード(2)(和/英) ペア編成 / pair formation  
キーワード(3)(和/英) 組合せ最適化 / combinatorial optimization  
キーワード(4)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / genetic algorithm  
キーワード(5)(和/英) 粒子群最適化 / particle swarm optimization  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 聡 / Satoshi V. Suzuki / スズキ サトシ
第1著者 所属(和/英) 大阪経済法科大学 (略称: 阪経済法科大)
Osaka University of Economics and Law (略称: Osaka Univ of Econ. and Law)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-07-14 10:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 ET 
資料番号 ET2018-20 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.131 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2018-07-07 (ET) 


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