論文の概要: Fostering Student Engagement in a Mobile Formative Assessment System for
High-School Economics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10910v1
- Date: Mon, 21 Jun 2021 08:15:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 23:23:31.212046
- Title: Fostering Student Engagement in a Mobile Formative Assessment System for
High-School Economics
- Title(参考訳): 高校経済学におけるモバイル・フォーマティブ・アセスメント・システムにおける学生参加の育成
- Authors: Fotis Lazarinis, Dimitris Kanellopoulos
- Abstract要約: 提案ツールの主な目的は,参加者の学習目標をよりよく支援し,学習プロセスへの関与を高めることである。
実験では、提示されたツールが利用可能であることを実証し、学生を動機付け、理解を深めた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.76146285961466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In a mobile learning environment, students can learn via mobile devices
without being limited by time and space. Therefore, it is vital to develop
tools to assist students to learn and assess their knowledge in such
environments. This paper presents a tool/application for formative
self-assessment. The tool supports the selection of questions based on
user-defined criteria concerning (1) the difficulty level; (2) the associated
concepts; and (3) the purposes of the test taker. The main purpose of the
presented tool is to better support the learning aims of the participants and
to increase their engagement in the learning process. The focus of this study
is to evaluate the tool using quizzes in Microeconomics to realize its
potential in this specific domain. Teachers and students were involved in the
experiments conducted. The experiments demonstrated that the presented tool is
usable; it motivates the students and improves their understanding
- Abstract(参考訳): モバイル学習環境において、学生は時間と空間に制限されることなく、モバイルデバイスで学ぶことができる。
そのため,このような環境下での知識の学習・評価を支援するツールの開発が不可欠である。
本稿では,形式的自己評価のためのツール/アプリケーションを提案する。
本ツールは、(1)難易度、(2)関連する概念、(3)テストテイクの目的に関するユーザ定義の基準に基づく質問の選択を支援する。
提案ツールの主な目的は,参加者の学習目標をよりよく支援し,学習プロセスへの関与を高めることである。
本研究の目的は,マイクロエコノミクスにおけるクイズを用いたツールの評価と,この領域におけるその可能性について検討することである。
教師と学生は実験に携わった。
実験は,提示ツールが有用であることを示し,学生のモチベーションを高め,理解を向上させる。
関連論文リスト
- Detecting Unsuccessful Students in Cybersecurity Exercises in Two Different Learning Environments [0.37729165787434493]
本稿では,学生の難易度を予測するための自動ツールを開発する。
潜在的な応用として、このようなモデルは、苦労している生徒を検知し、目標とする支援を提供するインストラクターを助けることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-16T04:57:54Z) - Tool Learning with Large Language Models: A Survey [60.733557487886635]
大規模言語モデル(LLM)を用いたツール学習は,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力を強化するための,有望なパラダイムとして登場した。
この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、現存する文献は断片化され、体系的な組織が欠如している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T08:01:26Z) - Enhancing Students' Learning Process Through Self-Generated Tests [0.0]
本稿では,学生の自律学習の促進を目的とした教育実験について述べる。
本研究の主目的は,評価試験に学生の質問を含めることによって,評価プロセスに学生を参加させることである。
学生がアップロードした質問は、登録された生徒全員と、関連する教師全員に表示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T09:49:33Z) - 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) - TOOLVERIFIER: Generalization to New Tools via Self-Verification [69.85190990517184]
本稿では,ツール選択中にコントラスト質問を自己問合せすることで,近接候補を識別する自己検証手法を提案する。
ToolBenchベンチマークによる4つのタスクの実験では、17の見えないツールで構成されており、数ショットのベースラインよりも平均22%改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T22:41:38Z) - Tool Learning with Foundation Models [158.8640687353623]
基礎モデルの出現により、AIシステムは、人間としてのツールの使用に等しく適応できる可能性がある。
その大きな可能性にもかかわらず、この分野における重要な課題、機会、そして将来の取り組みに関する包括的な理解はいまだに欠けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T15:16:10Z) - A Machine Learning system to monitor student progress in educational
institutes [0.0]
本稿では、機械学習技術を用いて、クレジットスコアと呼ばれる分類器を生成するデータ駆動手法を提案する。
信用スコアを進捗指標として使うという提案は、学習管理システムで使うのに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T08:24:08Z) - TecCoBot: Technology-aided support for self-regulated learning [52.77024349608834]
自己学習活動は、学習成果の達成への活動の程度と自己学習活動の貢献を高めることができる。
特に世界的なパンデミックの時代には、学生が既に技術強化された材料、プロセス、デジタルプラットフォームを使っている家庭で、自己学習活動がますます活発に行われている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T13:50:21Z) - StudyMe: A New Mobile App for User-Centric N-of-1 Trials [68.8204255655161]
N-of-1臨床試験は、個人が個人の健康目標に対する介入の効果を体系的に評価できる多種多様な自己実験である。
StudyMeはオープンソースのモバイルアプリで、https://play.google.com/store/apps/details?id=health.studyu.me.comから無料で利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-31T20:43:36Z) - Demonstrating REACT: a Real-time Educational AI-powered Classroom Tool [0.9899017174990579]
本稿では,教育者の意思決定プロセスを支援するために,EDM技術を用いたリアルタイムAIを活用した新しい教室ツールを提案する。
ReACTは、ユーザフレンドリなグラフィカルインターフェースを備えたデータ駆動ツールである。
学生のパフォーマンスデータを分析し、コンテキストベースのアラートとコースプランニングのための教育者へのレコメンデーションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-30T03:09:59Z) - ASIAVR: Asian Studies Virtual Reality Game a Learning Tool [0.0]
開発したアプリケーションには,ユーザが没入型環境から貴重な情報を取得可能な,いくつかの機能が含まれている。
この申請は総じて3.56と評価され、口頭では非常に良いと解釈されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T04:24:03Z)
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。