論文の概要: Challenges and Opportunities on Using Games to Support IoT Systems
Teaching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10167v1
- Date: Tue, 21 Sep 2021 13:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 03:22:10.202858
- Title: Challenges and Opportunities on Using Games to Support IoT Systems
Teaching
- Title（参考訳）: IoTシステム教育におけるゲーム利用の課題と機会
- Authors: Bruno Pedra\c{c}a de Souza and Claudia Maria Lima Werner
- Abstract要約: 産業4.0パラダイムに新しいシステムが登場した。
これらのシステムのエンジニアリングは変化し、建設プロセスの仕方に大きな影響を与えました。
シンプルで遊び心のある代替品を識別して作り方を教えるのは難しい作業です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: New systems have emerged within the Industry 4.0 paradigm. These
systems incorporate characteristics such as autonomy in decision making and
acting in the context of IoT systems, continuous connectivity between devices
and applications in cyber-physical systems, omnipresence properties in
ubiquitous systems, among others. Thus, the engineering of these systems has
changed, drastically affecting the manner of their construction process. In
this context, to identify simple and playful alternatives to teach how to build
them is a difficult task. Objective: To present how to teach IoT systems using
games, to reveal challenges and opportunities obtained through a literature
review. Method: A Structured Literature Review (StLR), supported by the
Snowballing technique, was executed to find empirical studies related to
teaching, games and IoT systems. Results: 12 papers were found about teaching
IoT systems using games. As challenges and opportunities, many issues were
identified related to IoT systems programming, modularity, hardware
constraints, among others. Conclusion: In this work, research challenges and
opportunities were found in the context of IoT systems teaching. Due to
specific features of these systems, teaching their construction is a difficult
activity to carry out.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: 業界 4.0 パラダイムの中に新しいシステムが現れました。
これらのシステムは、意思決定における自律性、iotシステムのコンテキストにおける行動、サイバー物理システムにおけるデバイスとアプリケーション間の継続的な接続、ユビキタスシステムにおける全能性などの特徴を取り入れている。
このように、これらのシステムのエンジニアリングは変化し、建設プロセスの仕方に大きな影響を与えた。
このコンテキストでは、シンプルで遊び心のある選択肢を特定して、それらを構築する方法を教えることは難しい作業です。
目的: ゲームを使用してIoTシステムを教える方法を示すため、文献レビューを通じて得られた課題と機会を明らかにする。
方法:snowballing techniqueが支援するstructured literature review (stlr)が実行され,教育,ゲーム,iotシステムに関する実証研究が行われた。
結果: ゲームを使用したIoTシステム教育に関する12の論文が見つかった。
課題と機会として、IoTシステムプログラミング、モジュール性、ハードウェア制約など、多くの問題が特定された。
結論: 本研究では,iotシステム教育の文脈において,研究課題と機会を見いだした。
これらのシステムの特徴から、その構築を教えることは難しい作業である。
関連論文リスト
- Learning System Dynamics without Forgetting [60.08612207170659]
未知の力学を持つ系の軌道予測は、物理学や生物学を含む様々な研究分野において重要である。
本稿では,モードスイッチンググラフODE (MS-GODE) の新たなフレームワークを提案する。
生体力学の異なる多様な系を特徴とする生体力学システムの新しいベンチマークを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-30T14:55:18Z) - Looking back and forward: A retrospective and future directions on Software Engineering for systems-of-systems [0.11470070927586014]
TextitInternational Workshop on Software Engineering for Systems-of-Systems (SESoS)シリーズは、ソフトウェア工学の観点からSoSに対処する科学フォーラムのギャップを埋めるために2013年に始まった。
本稿では,SeSoSワークショップ(2013-2023)の11版にまたがる57件の論文をもとに,SoSのためのソフトウェアエンジニアリングの進化と今後の軌道について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T13:12:39Z) - An IoT system for a smart campus: Challenges and solutions illustrated over several real-world use cases [1.0799600071196371]
IoTプロジェクトの主な課題は、相互運用性と統合、スケーラビリティ、データストレージ、処理、視覚化である。
大学構内環境における5つの現実シナリオは、遭遇した課題を説明するために使用される。
このプラットフォームはHome Assistant、InfluxDB、Grafana、Node-REDといったオープンソースプロジェクトを利用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-15T17:16:48Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z) - MultiIoT: Benchmarking Machine Learning for the Internet of Things [70.74131118309967]
次世代の機械学習システムは、物理的世界に対する知覚と相互作用に長けなければならない。
運動、熱、位置情報、深度、無線信号、ビデオ、オーディオからの知覚データは、物理環境の状態をモデル化するためにますます使われています。
既存の取り組みは、しばしば単一の感覚的モダリティまたは予測タスクに特化している。
本稿は、12のモダリティと8つの現実世界タスクから115万以上のサンプルを含む、これまでで最も拡張的で統一されたIoTベンチマークであるMultiIoTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T18:13:08Z) - Empowering Private Tutoring by Chaining Large Language Models [87.76985829144834]
本研究は,最先端の大規模言語モデル(LLM)を活用した,本格的な知的チューリングシステムの開発を探求する。
このシステムは、相互に接続された3つのコアプロセス(相互作用、反射、反応)に分けられる。
各プロセスは LLM ベースのツールと動的に更新されたメモリモジュールによって実装される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T02:42:03Z) - Combining Gamification and Intelligent Tutoring Systems in a Serious
Game for Engineering Education [2.792030485253753]
本稿では,本ゲームに統合されたパーソナライズされた学習システムの開発から,現在進行中の結果について述べる。
コンピュータインテリジェンスを用いて,ゲーム内行動から収集したデータに基づいて,Webカメラ画像から感情状態を推定することにより,学生に適応的に支援を行う。
本研究では,個人化された学習システムを用いてプレイした学生の事前試験結果を通じて,システムの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T01:24:19Z) - Learning Physical Concepts in Cyber-Physical Systems: A Case Study [72.74318982275052]
本稿では,時系列データにおける物理概念の学習方法に関する研究の現状について概説する。
また,3タンクシステムの例を用いて,最先端技術から最も重要な手法を分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-28T14:24:52Z) - Adding Interactivity to Education of Complex Wireless Networks Using
Digital Game-Based Learning [0.6091702876917279]
デジタルゲームベース学習(DGBL)は,工学的授業に適用した場合の学習効果を高めることが確認されている。
本研究は、視覚的かつ体系的なビューを特徴とするDGBLプラットフォームを設計することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-28T14:09:57Z) - Technologies for Trustworthy Machine Learning: A Survey in a
Socio-Technical Context [4.866589122417036]
システム特性の4つのカテゴリは、公正性、説明可能性、監査可能性、安全性とセキュリティ(FEAS)という政策目標を達成するのに役立ちます。
我々は、データ収集から実行時モデル推論まで、これらの特性がどのように機械学習ライフサイクルの全段階にわたって考慮されるべきかについて議論する。
我々は、信頼性の高い機械学習技術と個人や社会へのその影響との関係に特に焦点をあてて、オープンな研究課題の特定を結論付けた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-17T11:39:20Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)
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。