論文の概要: Seminar and Training Programs Recommender System for Faculty Members of
Higher Education Institution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01167v1
- Date: Sat, 21 Nov 2020 00:53:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-23 12:59:36.743563
- Title: Seminar and Training Programs Recommender System for Faculty Members of
Higher Education Institution
- Title（参考訳）: 高等教育機関教員のためのセミナー・研修プログラム推薦システム
- Authors: Albert V. Paytaren
- Abstract要約: 研究者はDescriptive Developmental Method of Researchを使用して、現在の問題や遭遇した課題に関する情報を収集した。
対象は,24名の教員が対象とした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study aims to develop a personalized Recommender System that helps to
address the problems encountered by the faculty members of Higher Education
Institutions in the selection of Seminar and Training Programs (STP). The
researcher used the Descriptive Developmental Method of research to gather
information relevant to the current problems and challenges encountered and
used these to develop software that addresses the identified challenges. For
the development of the software, the researcher adopted a step-wise approach
defined in the Incremental Developmental Model. The level of acceptance of the
developed system was evaluated by 24 faculty respondents. The level of
acceptance of the developed system was classified into functionality,
reliability, and usability and the study garnered an evaluation score of 4.65,
4.67, and 4.67 respectively. The overall interpretation of the results of the
evaluation is Highly Acceptable. The study created a system that provides
seminars and training program recommendations. The developed recommender system
was rated Highly Acceptable, respondents were very satisfied with the features
of the system and agreed that it was functional, reliable, and usable.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,高等教育機関の教員がセミナー・トレーニングプログラム(STP)を選択する際に直面する問題に対処するパーソナライズされたレコメンダシステムの開発を目的とする。
研究者はDescriptive Developmental Method of Researchを使って現在の問題や課題に関する情報を収集し、これらを使用して、特定された課題に対処するソフトウェアを開発した。
ソフトウェアの開発のために、研究者はインクリメンタル開発モデルで定義されたステップワイズアプローチを採用した。
また,24名の教員による評価を行った。
開発システムの受容レベルは機能,信頼性,ユーザビリティに分類され,評価スコアはそれぞれ4.65,4.67,4.67であった。
評価結果の全体的な解釈は高い受理性を有する。
この研究はセミナーとトレーニングプログラムのレコメンデーションを提供するシステムを作った。
開発したレコメンダシステムは高い評価を受け、回答者はシステムの特徴に非常に満足しており、機能的で信頼性があり、有用であることに同意した。
関連論文リスト
- SUPER: Evaluating Agents on Setting Up and Executing Tasks from Research Repositories [55.161075901665946]
Superは、機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)の研究リポジトリを扱う研究者が直面する現実的な課題を捉えることを目的としている。
本ベンチマークでは,注釈付きエキスパートソリューションを用いたエンドツーエンド問題45,特定の課題に焦点をあてたエキスパートソリューションから導いた152,大規模開発のための602の問題を自動生成する。
我々は、最先端のアプローチが、最良のモデル(GPT-4o)でこれらの問題を解決するのに苦労していることを示し、エンド・ツー・エンドの16.3%と46.1%のシナリオを解決した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T17:37:48Z) - CURE4Rec: A Benchmark for Recommendation Unlearning with Deeper Influence [55.21518669075263]
CURE4Recは、レコメンデーションアンラーニング評価のための最初の包括的なベンチマークである。
さまざまな影響レベルのデータに対する推薦公正性と堅牢性に対するアンラーニングの影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T16:21:50Z) - Could ChatGPT get an Engineering Degree? Evaluating Higher Education Vulnerability to AI Assistants [175.9723801486487]
我々は,2つのAIアシスタントであるGPT-3.5とGPT-4が適切な回答を得られるかどうかを評価する。
GPT-4は65.8%の質問を正解し、85.1%の質問に対して少なくとも1つの手順で正しい答えを出すことができる。
この結果から,AIの進歩を踏まえて,高等教育におけるプログラムレベルの評価設計の見直しが求められた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T12:11:49Z) - Evaluative Item-Contrastive Explanations in Rankings [47.24529321119513]
本稿では、説明可能なAIの特定の形態、すなわち対照的な説明の適用を提唱し、ランキング問題に対処するのに適している。
本研究は,ランキングシステムに適した評価項目・コントラスト説明について紹介し,公開データを用いた実験を通じてその適用と特徴について解説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:40:51Z) - Towards a Success Model for Automated Programming Assessment Systems
Used as a Formative Assessment Tool [42.03652286907358]
大学教育におけるソースコードの評価は、プログラミングコースの講師にとって中心的で重要な課題である。
自動プログラミングアセスメントシステム(APAS)の利用は有望な解決策である。
APASの有効性と成功を測定することは、そのようなプラットフォームをどのように設計、実装、使用すべきかを理解するために不可欠です。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T06:19:15Z) - A Domain-Agnostic Approach for Characterization of Lifelong Learning
Systems [128.63953314853327]
「生涯学習」システムには,1)継続的学習,2)伝達と適応,3)拡張性があります。
この一連のメトリクスは、様々な複雑な生涯学習システムの開発に役立てることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-18T21:58:54Z) - Integrated Educational Management Tool for Adamson University [0.0]
先進的なシステムは、試験のプロセスと学生の成績を自動化します。
開発システムはアダムズン大学でテストされ、ISO 9126ソフトウェア製品評価基準を用いて評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T05:19:37Z) - A Multicriteria Evaluation for Data-Driven Programming Feedback Systems:
Accuracy, Effectiveness, Fallibility, and Students' Response [7.167352606079407]
データ駆動型プログラミングフィードバックシステムは、初心者が人間の教師がいない状態でプログラムするのに役立つ。
先行評価の結果、これらのシステムはテストスコアやタスク完了効率の点で学習を改善していることがわかった。
これらの側面には、現在の最先端の本質的な誤認、正しい/間違ったフィードバックに対する生徒のプログラミング行動、効果的な/非効率なシステムコンポーネントが含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-27T00:29:32Z) - Designing and Implementing e-School Systems: An Information Systems
Approach to School Management of a Community College in Northern Mindanao,
Philippines [0.0]
学校管理情報システムはミンダナオのコミュニティカレッジのために設計・開発されている。
このプロジェクトは、製品/ソフトウェアの品質評価システムに使用される品質モデルISO 25010に基づいて評価されている。
システム全体の品質と性能は、機能、ユーザビリティ、信頼性の点で非常に良好でした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T05:53:35Z) - PRESENT: An Android-Based Class Attendance Monitoring System Using Face
Recognition Technology [0.0]
研究者はインクリメンタルモデルをソフトウェア開発プロセスとして使用し、17人の教員(17)が適用を評価した。
回答者は、開発アプリケーションは機能、信頼性、ユーザビリティという点で適度に受け入れられていると評価した。
Androidや顔認識、SMSといったさまざまなテクノロジの統合により、従来のクラスアテンダンスチェックの方法は、より簡単で、より速く、信頼性が高く、セキュアになる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-20T02:25:00Z) - Opportunities of a Machine Learning-based Decision Support System for
Stroke Rehabilitation Assessment [64.52563354823711]
リハビリテーションアセスメントは、患者の適切な介入を決定するために重要である。
現在の評価の実践は、主にセラピストの経験に依存しており、セラピストの可用性が限られているため、アセスメントは頻繁に実施される。
我々は、強化学習を用いて評価の健全な特徴を識別できるインテリジェントな意思決定支援システムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T17:04:07Z)
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。