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タイトル: Evidence Mining Using Course Schedule
著者: NAKANISHI, TARO
KUROMIYA, HIROYUKI
MAJUMDAR, RWITAJIT
OGATA, HIROAKI  kyouindb  KAKEN_id  orcid https://orcid.org/0000-0001-5216-1576 (unconfirmed)
著者名の別形: 中西, 太郎
黒宮, 寛之
緒方, 広明
キーワード: Learning Analytics
Learning and Evidence Analytics Framework (LEAF)
Course schedule
Evidence-Based Education
発行日: 27-Nov-2020
出版者: 情報処理学会 教育学習支援情報システム(CLE)研究会
誌名: 第32回教育学習支援情報システム研究発表会(CLE32)
巻: 2020-CLE-32
号: 5
抄録: Creating evidence from learning big data has become increasingly important as we can use eLearning infrastructure and store learning log digitally. On the other hand, we need to time and effort to create evidence because it is manual. In this paper, we proposed the method to make evidence easier. Especially, we focus on procedure to automatically select the duration of intervention and comparison data based on the course schedule information. We simulated the procedure and confirmed the making a case based on course schedule information. In the discussion part, we mentioned the points that should be further improved for practical use in the future. Through our method, we will democratize the evidence-based practice to all the teachers in schools.
著作権等: ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。
URI: http://hdl.handle.net/2433/261893
関連リンク: https://www.sigcle.jp/news/cle32
出現コレクション:学術雑誌掲載論文等

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