Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Analysis of Academic Performance of University Students in Namibia

論文の概要: An Analysis of Academic Performance of University Students in Namibia

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15179v1
Date: Fri, 26 Jun 2020 19:11:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-12 11:31:00.085400
Title: An Analysis of Academic Performance of University Students in Namibia
Title（参考訳）: ナミビアにおける大学生の学業成績の分析
Authors: Nils Clausen
Abstract要約: ナミビアの大学生のかなりの割合は、その学業成績を高める必要があると思われる。本研究は,ナミビアの大学生の学業成績に関連する重要な要因について検討することを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Based on observations it seems that a considerable proportion of university students in Namibia need to enhance their academic performance in regard to be fully competitive in a globalised working environment. This specifically includes thorough understanding of mathematics, as it forms an integral part of modern knowledge disciplines such as information technology and the management sciences. Yet students struggle or fail to engage in relevant coursework, either because of an absence of adequate material, capable educators, their own will power, or a combination thereof. This study aims to investigate the critical factors that are related to academic performance of university students in Namibia.
Abstract（参考訳）: 観察結果から、ナミビアの大学生のかなりの割合は、グローバル化された労働環境において完全に競争力を持つために、学業成績を高める必要があると考えられる。これは特に数学の深い理解を含み、情報技術や管理科学といった現代の知識分野の不可欠な部分を形成している。しかし、学生は適切な資料の欠如、有能な教育者、自身の意志の力、あるいはそれらの組み合わせのために、関連するコースワークに苦しむか、失敗する。本研究は,ナミビアの大学生の学業成績にかかわる重要な要因について検討することを目的とする。

関連論文リスト

Evaluating and Optimizing Educational Content with Large Language Model Judgments [52.33701672559594]
言語モデル(LM)を教育専門家として活用し,学習結果に対する様々な指導の影響を評価する。本稿では,一方のLMが他方のLMの判断を報酬関数として利用して命令材料を生成する命令最適化手法を提案する。ヒトの教師によるこれらのLM生成ワークシートの評価は、LM判定と人間の教師の嗜好との間に有意な整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-05T09:09:15Z)
The challenges of massification in higher education in Africa [0.0]
大規模なグループ(一部のコースでは3,000人以上)の学生の数は、トレーニング品質とエクイティの問題を提起している。この種の訓練には特別な訓練条件とインフラが必要で、開発途上国では必ずしも利用できない。この研究は、同様のニーズを持つ他のアフリカ諸国に翻訳することができ、対面コースのためのインテリジェントな教室と類似したソリューションへの道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T10:42:19Z)
Learning Analytics in Higher Education -- Exploring Students and Teachers Expectations in Germany [0.0]
シーラフレームワークは、技術に対するステークホルダーの願望について探索的な知識を得るための手段を提供する。この研究のサンプルは、ドイツの高等教育機関の学生(N = 1169)と教師(N = 497)で構成されている。自記式アンケートを用いて,高校生の学習分析に対する学生や教師の態度を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:32:20Z)
Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges [60.62904929065257]
大規模言語モデル(LLM)は、個々の要求を解釈することでこの問題を解決する可能性を提供する。本稿では, 数学, 文章, プログラミング, 推論, 知識に基づく質問応答など, 教育能力に関する最近のLLM研究を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-27T14:37:32Z)
Disadvantaged students increase their academic performance through collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-10T20:23:38Z)
An Experience Report of Executive-Level Artificial Intelligence Education in the United Arab Emirates [53.04281982845422]
アラブ首長国連邦(UAE)のビジネスエグゼクティブにAIコースを教える経験報告を提示する。理論的、技術的な側面にのみ焦点をあてるのではなく、学生が既存のビジネスプロセスにAIを組み込む方法を理解するためにAIを教えるコースを開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-02T20:59:53Z)
The Challenges of Assessing and Evaluating the Students at Distance [77.34726150561087]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大が高等教育機関に強い影響を及ぼし、教室の授業は中止された。本論文は、ポルトガルの高等教育機関がもたらす課題を探求し、評価モデルにもたらす課題を分析することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-30T13:13:45Z)
How Does a Student-Centered Course on Communication and Professional Skills Impact Students in the Long Run? [0.0]
本稿では,学生中心コースが学生の思考,態度,行動に与える影響について長期にわたる研究を行った。このコースは、コンピュータサイエンスの修士課程の一環としてヨーロッパの大学で提供されている。以上の結果から,本コースは大多数の回答者に有意な学習をもたらしたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-04T10:51:40Z)
Relationship between Student Engagement and Performance in e-Learning Environment Using Association Rules [9.006364242523249]
eラーニングプラットフォームが直面する課題の1つは、学生のモチベーションとエンゲージメントを維持する方法だ。本稿では,学生の関与と学業成績との関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-25T17:00:23Z)
Dual Policy Distillation [58.43610940026261]
教員政策を学生政策に転換する政策蒸留は、深層強化学習の課題において大きな成功を収めた。本研究では,2人の学習者が同じ環境下で活動し,環境の異なる視点を探索する,学生学生による二重政策蒸留(DPD)を導入する。この二重学習フレームワークを開発する上で重要な課題は、同時代の学習に基づく強化学習アルゴリズムにおいて、ピア学習者から有益な知識を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-07T06:49:47Z)

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。