論文の概要: A Study on AI-FML Robotic Agent for Student Learning Behavior Ontology Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10228v2
• Date: Sat, 27 Jun 2020 11:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 14:17:17.192338
• Title: A Study on AI-FML Robotic Agent for Student Learning Behavior Ontology Construction
• Title（参考訳）: 学習行動オントロジー構築のためのAI-FMLロボットエージェントに関する研究
• Authors: Chang-Shing Lee, Mei-Hui Wang, Wen-Kai Kuan, Zong-Han Ciou, Yi-Lin Tsai, Wei-Shan Chang, Lian-Chao Li, Naoyuki Kubota, Tzong-Xiang Huang, Eri Sato-Shimokawara, and Toru Yamaguchi
• Abstract要約: 提案するAI-FMLロボットエージェントは、英会話および聴取領域に適用される。 AI-FMLロボットエージェントには、知覚エージェント、計算エージェント、認知エージェントを含む3つのインテリジェントエージェントがある。 実験の結果, エージェントは人間と機械の協調学習モデルに利用でき, 今後の教育に活用できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0183055506531897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an AI-FML robotic agent for student learning behavior ontology construction which can be applied in English speaking and listening domain. The AI-FML robotic agent with the ontology contains the perception intelligence, computational intelligence, and cognition intelligence for analyzing student learning behavior. In addition, there are three intelligent agents, including a perception agent, a computational agent, and a cognition agent in the AI-FML robotic agent. We deploy the perception agent and the cognition agent on the robot Kebbi Air. Moreover, the computational agent with the Deep Neural Network (DNN) model is performed in the cloud and can communicate with the perception agent and cognition agent via the Internet. The proposed AI-FML robotic agent is applied in Taiwan and tested in Japan. The experimental results show that the agents can be utilized in the human and machine co-learning model for the future education.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学生の学習行動オントロジー構築のためのai-fmlロボットエージェントを提案する。 オントロジーを備えたAI-FMLロボットエージェントは、生徒の学習行動を分析するための知覚知能、計算知能、認知知能を含む。 さらに、AI-FMLロボットエージェントには、知覚エージェント、計算エージェント、認知エージェントを含む3つのインテリジェントエージェントがある。 知覚エージェントと認知エージェントをロボットkebbi airに配置する。 さらに、クラウド上でDeep Neural Network(DNN)モデルを用いた計算エージェントが実行され、インターネットを介して認識エージェントや認知エージェントと通信することができる。 提案するAI-FMLロボットエージェントは台湾で適用され,日本で試験されている。 実験の結果, エージェントは人間と機械の協調学習モデルに利用でき, 今後の教育に活用できることが示唆された。

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