論文の概要: Assessing the Learning Behavioral Intention of Commuters in Mobility
Practices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08915v1
- Date: Wed, 19 May 2021 04:27:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 11:47:19.983735
- Title: Assessing the Learning Behavioral Intention of Commuters in Mobility
Practices
- Title(参考訳): モビリティ実践における通勤者の学習行動意図の評価
- Authors: Waqas Ahmed, Habiba Akter, Sheikh M. Hizam, Ilham Sentosa and Syeliya
Md. Zaini
- Abstract要約: この研究は、クアラルンプール大都市圏の通勤者の学習行動意図(LBI)を評価することを目的としている。
旅行や交通サービス品質における学習の有用性は,LBIに活力を与えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning behavior mechanism is widely anticipated in managed settings through
the formal syllabus. However, heading for learning stimulus whilst daily
mobility practices through urban transit is the novel feature in learning
sciences. Theory of planned behavior (TPB), technology acceptance model (TAM),
and service quality of transit are conceptualized to assess the learning
behavioral intention (LBI) of commuters in Greater Kuala Lumpur. An online
survey was conducted to understand the LBI of 117 travelers who use the
technology to engage in the informal learning process during daily commuting.
The results explored that all the model variables i.e., perceived ease of use,
perceived usefulness, service quality, and subjective norms are significant
predictors of LBI. The perceived usefulness of learning during traveling and
transit service quality has a vibrant impact on LBI. The research will support
the informal learning mechanism from commuters point of view. The study is a
novel contribution to transport and learning literature that will open the new
prospect of research in urban mobility and its connotation with personal
learning and development.
- Abstract(参考訳): 学習行動のメカニズムは、形式的なシラバスを通じて管理された環境で広く予測されている。
しかし, 都市交通を通した日常的なモビリティ実践が, 学習科学の新たな特徴である。
大クアラルンプールにおける通勤者の学習行動意図(LBI)を評価するため、計画行動理論(TPB)、技術受容モデル(TAM)、輸送のサービス品質を概念化した。
日中通勤時の非公式学習に利用した117人の旅行者のLBIを理解するために,オンライン調査を行った。
その結果,モデル変数,すなわち使いやすさ,有用性,サービス品質,主観的規範はlbiの重要な予測因子であることがわかった。
旅行や交通サービス品質における学習の有用性は,LBIに活力を与えている。
本研究は,通勤者の視点からの非公式学習メカニズムを支援する。
本研究は, 都市モビリティ研究の新たな展望と, 個人的学習・開発への意味を開放する, 輸送・学習文学への新たな貢献である。
関連論文リスト
- Enhancing Generative Class Incremental Learning Performance with Model Forgetting Approach [50.36650300087987]
本研究は, ジェネレーティブ・クラス・インクリメンタル・ラーニング(GCIL, Generative Class Incremental Learning)への新たなアプローチを提案する。
我々は, 忘れる機構の統合により, 新たな知識獲得におけるモデルの性能が著しく向上することを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T05:10:38Z) - Exploring CausalWorld: Enhancing robotic manipulation via knowledge transfer and curriculum learning [6.683222869973898]
本研究では,指間の複雑な動きと協調を必要とする,学習に基づく三指ロボットアーム操作タスクについて検討する。
強化学習を利用することで、エージェントに熟練した操作に必要なスキルを習得するよう訓練する。
微調整とカリキュラム学習という2つの知識伝達戦略を,ソフトアクター・クリティカルなアーキテクチャで活用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T23:19:19Z) - Infer and Adapt: Bipedal Locomotion Reward Learning from Demonstrations
via Inverse Reinforcement Learning [5.246548532908499]
本稿では、複雑な地形上の二足歩行問題を解決するために、最先端の逆強化学習(IRL)技術を導入する。
専門家の報酬関数を学習するためのアルゴリズムを提案し、その後、学習関数を解析する。
両足歩行ポリシーを推定報酬関数で訓練することで、視認できない地形での歩行性能が向上することが実証的に実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T00:11:06Z) - A Bibliometric Analysis and Review on Reinforcement Learning for
Transportation Applications [43.356096302298056]
交通は経済と都市の発展のバックボーンである。
自律的な意思決定者が複雑な環境と対話できるようにする強化学習(RL)。
本稿では, 交通用RL法の開発状況を明らかにするために, 文献分析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T07:34:51Z) - Vision Paper: Causal Inference for Interpretable and Robust Machine
Learning in Mobility Analysis [71.2468615993246]
インテリジェントな輸送システムを構築するには、人工知能とモビリティ分析の複雑な組み合わせが必要である。
ここ数年、高度なディープニューラルネットワークを使った輸送アプリケーションの開発が急速に進んでいる。
このビジョンペーパーは、解釈可能性と堅牢性を必要とするディープラーニングに基づくモビリティ分析における研究課題を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T17:28:58Z) - Lifelong Adaptive Machine Learning for Sensor-based Human Activity
Recognition Using Prototypical Networks [0.0]
連続学習は、生涯学習としても知られ、機械学習分野への関心が高まりつつある研究トピックである。
我々は,連続機械学習の分野における最近の進歩を基盤に,プロトタイプネットワーク(LPPNet-HAR)を用いた生涯適応型学習フレームワークを設計する。
LAPNet-HARは、タスクフリーなデータインクリメンタルな方法でセンサベースのデータストリームを処理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-11T00:57:29Z) - From Psychological Curiosity to Artificial Curiosity: Curiosity-Driven
Learning in Artificial Intelligence Tasks [56.20123080771364]
心理学的好奇心は、探索と情報取得を通じて学習を強化するために、人間の知性において重要な役割を果たす。
人工知能(AI)コミュニティでは、人工好奇心は効率的な学習に自然な本質的な動機を与える。
CDLはますます人気を博し、エージェントは新たな知識を学習するために自己動機付けされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-20T17:07:03Z) - Transfer Learning in Deep Reinforcement Learning: A Survey [64.36174156782333]
強化学習は、シーケンシャルな意思決定問題を解決するための学習パラダイムである。
近年、ディープニューラルネットワークの急速な発展により、強化学習の顕著な進歩が見られた。
転校学習は 強化学習が直面する様々な課題に 対処するために生まれました
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T18:38:54Z) - Importance Weighted Policy Learning and Adaptation [89.46467771037054]
政治外学習の最近の進歩の上に構築された,概念的にシンプルで,汎用的で,モジュール的な補完的アプローチについて検討する。
このフレームワークは確率論的推論文学のアイデアにインスパイアされ、堅牢な非政治学習と事前の行動を組み合わせる。
提案手法は,メタ強化学習ベースラインと比較して,ホールドアウトタスクにおける競合適応性能を実現し,複雑なスパース・リワードシナリオにスケールすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-10T14:16:58Z) - Bilevel Continual Learning [76.50127663309604]
BCL(Bilevel Continual Learning)という,継続的学習の新たな枠組みを提案する。
連続学習ベンチマーク実験では,多くの最先端手法と比較して,提案したBCLの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-30T16:00:23Z)
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。