論文の概要: Personalization of learning through adaptive technologies in the context
of sustainable development of teachers education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05810v1
- Date: Fri, 29 May 2020 09:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 00:32:47.038229
- Title: Personalization of learning through adaptive technologies in the context
of sustainable development of teachers education
- Title（参考訳）: 教師教育の持続的発展の文脈における適応的技術による学習のパーソナライズ
- Authors: Maiia Marienko, Yulia Nosenko, Alisa Sukhikh, Viktor Tataurov, Mariya
Shyshkina
- Abstract要約: 本稿は、ICTベースの教育システム開発におけるグローバルなトレンドとして、パーソナライズドラーニングの課題を取り上げている。
適応型クラウドベース学習システムの利用と開発は,教員教育の持続可能な発展に欠かせないものであることが強調されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The article highlights the issues of personalized learning as the global
trend of the modern ICTbased educational systems development. The notion, the
main stages of evolution, the main features and principles of adaptive learning
systems application for teachers training are outlined. It is emphasized that
the use and elaboration of the adaptive cloud-based learning systems are
essential to provide sustainable development of teachers education. The current
trends and peculiarities of the cloud-based adaptive learning systems
development and approach of their implementation for teachers training are
considered. The general model of the adaptive cloud-based learning system
structure is proposed. The main components of the model are described; the
issues of tools and services selection are outlined. The methods of the
cloudbased learning components introduction within the adaptive systems of
teacher training are considered. The current research developments of modeling
and implementation of the adaptive cloud-based systems are outlined.
- Abstract（参考訳）: 本稿は、ICTベースの教育システム開発におけるグローバルなトレンドとして、パーソナライズドラーニングの課題を取り上げている。
進化の主段階, 適応学習システムの基本的特徴, 原則について, 教員養成への応用について概説する。
教師教育の持続的発展のためには,適応型クラウド学習システムの利用と整備が不可欠であることを強調する。
クラウドベースの適応型学習システム開発の現状と特異性について,教員養成のための実践のアプローチを考察する。
適応型クラウドベース学習システム構造の一般モデルを提案する。
モデルの主なコンポーネントが説明され、ツールとサービスの選択の問題の概要が述べられている。
教師養成の適応システムにおいて導入されるクラウドベースの学習コンポーネントの手法について考察する。
適応型クラウドベースシステムのモデリングと実装に関する最近の研究成果を概説する。
関連論文リスト
- Learn while Unlearn: An Iterative Unlearning Framework for Generative Language Models [49.043599241803825]
Iterative Contrastive Unlearning (ICU)フレームワークは3つのコアコンポーネントで構成されている。
知識未学習誘導モジュールは、未学習の損失を通じて特定の知識を除去する。
Contrastive Learning Enhancementモジュールは、純粋な未学習の目標に対してモデルの表現力を維持する。
また、特定のデータ片の未学習範囲を動的に評価し、反復的な更新を行う反復未学習リファインメントモジュールも用意されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T07:09:35Z) - Hierarchical and Decoupled BEV Perception Learning Framework for Autonomous Driving [52.808273563372126]
本稿では,基本認識モジュールとユーザフレンドリなグラフィカルインタフェースのライブラリの提供を目的とした,新しい階層的BEV知覚パラダイムを提案する。
我々は,大規模公開データセットと合理化開発プロセスを効果的に活用するために,Pretrain-Finetune戦略を実行している。
また、マルチモジュールラーニング(MML)アプローチを提案し、複数のモデルの相乗的かつ反復的な訓練により性能を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T11:17:20Z) - Tailoring Education with GenAI: A New Horizon in Lesson Planning [0.21427777919040414]
本研究では、教育者のためのデジタルアシスタントとして設計されたGenAIツールを導入し、カスタマイズされた授業プランの作成を可能にする。
このツールは'interactive mega-prompt'と呼ばれる革新的な機能を利用している。
ツールの有効性を評価するため,定量的(時間節約率の%)と質的(ユーザ満足度)の両方を取り入れた総合的な方法論を実装した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-12T17:30:05Z) - Adaptive and Gamified Learning Paths with Polyglot and .NET Interactive [3.720289971260197]
教室内外の一般専門教育への需要が高まっていることが、この上昇傾向の中心となっている。
現代的で異質な学習環境において、ワンサイズフィットのアプローチは根本的な欠陥があることが証明されている。
我々は、適応的でゲーミフィケーションされた学習体験を設計、利用するためのオープンでコンテンツに依存しないプラットフォームを定義し、実装することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T09:00:36Z) - Empowering Private Tutoring by Chaining Large Language Models [87.76985829144834]
本研究は,最先端の大規模言語モデル(LLM)を活用した,本格的な知的チューリングシステムの開発を探求する。
このシステムは、相互に接続された3つのコアプロセス(相互作用、反射、反応)に分けられる。
各プロセスは LLM ベースのツールと動的に更新されたメモリモジュールによって実装される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T02:42:03Z) - Set-to-Sequence Ranking-based Concept-aware Learning Path Recommendation [49.85548436111153]
SRC(Set-to-Sequence Ranking-based Concept-Aware Learning Path Recommendation)という新しいフレームワークを提案する。
SRCは、セット・ツー・シーケンス・パラダイムの下でレコメンデーション・タスクを定式化する。
実世界の2つの公開データセットと1つの産業データセットについて広範な実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T08:24:44Z) - Towards Scalable Adaptive Learning with Graph Neural Networks and
Reinforcement Learning [0.0]
学習経路のパーソナライズに関する問題に対して,フレキシブルでスケーラブルなアプローチを導入する。
我々のモデルはグラフニューラルネットワークに基づく逐次レコメンデーションシステムである。
以上の結果から,小規模データ体制における適切なレコメンデーションを学習できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T18:16:04Z) - Towards a General Pre-training Framework for Adaptive Learning in MOOCs [37.570119583573955]
異種学習要素を適切に活用した,データ観測と学習スタイル分析に基づく統合フレームワークを提案する。
授業の構造やテキスト,知識は,学生の非逐次学習行動に本質的に整合性があり,モデリングに有用であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T13:18:39Z) - Personalization of learning using adaptive technologies and augmented
reality [0.0]
本研究は,個人化学習における適応技術と拡張現実を活用した教育者への推薦の開発を目的とする。
教員養成における適応型クラウドベースシステム設計の可能性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-08T21:34:05Z) - Self-organizing Democratized Learning: Towards Large-scale Distributed
Learning Systems [71.14339738190202]
民主化された学習(Dem-AI)は、大規模な分散および民主化された機械学習システムを構築するための基本原則を備えた全体主義的哲学を定めている。
本稿では,Dem-AI哲学にヒントを得た分散学習手法を提案する。
提案アルゴリズムは,従来のFLアルゴリズムと比較して,エージェントにおける学習モデルの一般化性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:34:48Z) - Learning Stable Deep Dynamics Models [91.90131512825504]
状態空間全体にわたって安定することが保証される力学系を学習するためのアプローチを提案する。
このような学習システムは、単純な力学系をモデル化することができ、複雑な力学を学習するために追加の深層生成モデルと組み合わせることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-17T00:04:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。