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dc.contributor.authorNAKANISHI, TARO-
dc.contributor.authorKUROMIYA, HIROYUKI-
dc.contributor.authorMAJUMDAR, RWITAJIT-
dc.contributor.authorOGATA, HIROAKI-
dc.contributor.alternative中西, 太郎-
dc.contributor.alternative黒宮, 寛之-
dc.contributor.alternative緒方, 広明-
dc.date.accessioned2021-03-08T02:07:18Z-
dc.date.available2021-03-08T02:07:18Z-
dc.date.issued2020-11-27-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2433/261893-
dc.description.abstractCreating 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.-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoeng-
dc.publisher情報処理学会 教育学習支援情報システム(CLE)研究会-
dc.rights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。-
dc.subjectLearning Analytics-
dc.subjectLearning and Evidence Analytics Framework (LEAF)-
dc.subjectCourse schedule-
dc.subjectEvidence-Based Education-
dc.titleEvidence Mining Using Course Scheduleen
dc.typejournal article-
dc.type.niitypeJournal Article-
dc.identifier.jtitle第32回教育学習支援情報システム研究発表会(CLE32)-
dc.identifier.volume2020-CLE-32-
dc.identifier.issue5-
dc.textversionpublisher-
dc.addressKyoto University-
dc.addressKyoto University-
dc.addressAcademic Center for computing and Media Studies, Kyoto University-
dc.addressAcademic Center for computing and Media Studies, Kyoto University-
dc.relation.urlhttps://www.sigcle.jp/news/cle32-
dcterms.accessRightsopen access-
出現コレクション:学術雑誌掲載論文等

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