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2020-CLE-32no5.pdf | 660.93 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | Evidence Mining Using Course Schedule |
著者: | NAKANISHI, TARO KUROMIYA, HIROYUKI MAJUMDAR, RWITAJIT OGATA, HIROAKI 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. |
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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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