論文の概要: TecCoBot: Technology-aided support for self-regulated learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11881v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 13:50:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 02:04:56.557621
- Title: TecCoBot: Technology-aided support for self-regulated learning
- Title（参考訳）: TecCoBot: 自己統制型学習を支援する技術支援
- Authors: Norbert Pengel and Anne Martin and Roy Meissner and Tamar Arndt and
Alexander Tobias Neumann and Peter de Lange and Heinz-Werner Wollersheim
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In addition to formal learning at universities, like in lecture halls and
seminar rooms, students are regularly confronted with self-study activities.
Instead of being left to their own devices, students might benefit from a
proper design of such activities, including pedagogical interventions. Such
designs can increase the degree of activity and the contribution of self-study
activities to the achievement of learning outcomes.
Especially in times of a global pandemic, self-study activities are
increasingly executed at home, where students already use technology-enhanced
materials, processes, and digital platforms. Thus we pick up these building
blocks and introduce TecCoBot within this paper. TecCoBot is not only a
chatbot, supporting students in reading texts by offering writing assignments
and providing automated feedback on these, but also implements a design for
self-study activities, typically only offered to a few students as face-to-face
mentoring.
- Abstract（参考訳）: 講義室やセミナー室など大学での正式な学習に加えて、学生は定期的に自習活動に直面する。
生徒は自分のデバイスに任される代わりに、教育的介入を含むこうした活動の適切な設計の恩恵を受けることができる。
このようなデザインは、学習成果の達成に対する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には、学生が既に技術に富んだ材料、プロセス、デジタルプラットフォームを使用している家庭で、自習活動がますます実施されている。
そこで本論文では,これらのビルディングブロックをピックアップし,teccobotを導入する。
TecCoBotはチャットボットであり、学生がテキストを読むのをサポートするために、手書きの課題を提供し、それらに対するフィードバックを自動で提供するだけでなく、自己学習活動のためのデザインも実装している。
関連論文リスト
- From chalkboards to chatbots: SELAR assists teachers in embracing AI in the curriculum [41.94295877935867]
SELARは、教師が人工知能をカリキュラムに統合するためのフレームワークである。
本稿では,Hague University of Applied Sciencesの講師が主催するワークショップを通じて,フレームワークの有効性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T05:40:59Z) - Bringing active learning, experimentation, and student-created videos in engineering: A study about teaching electronics and physical computing integrating online and mobile learning [0.0]
本研究の主な目的は、電子工学、物理コンピューティング(PhyC)、プログラミング、工学における基礎ロボティクスを学ぶためのAL方法論を作成することであった。
この方法論は、ICDM(Integrated Course Design Model)のガイドラインと、モバイルとオンラインの学習をAndroidアプリと組み合わせたコースを用いて考案された。
その結果, 学生のPhyCとプログラミング活動の認知度は良好であり, 動機づけ, 自己効力感, 不安の軽減, 学業成績の向上に影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-02T23:26:27Z) - 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) - PapagAI:Automated Feedback for Reflective Essays [48.4434976446053]
ドクティック理論をベースとして,ハイブリッドAIシステムとして実装された,初のオープンソース自動フィードバックツールを提案する。
本研究の主な目的は,学生の学習成果の向上と,講師の指導活動を補完することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:05:51Z) - Developing Effective Educational Chatbots with ChatGPT prompts: Insights
from Preliminary Tests in a Case Study on Social Media Literacy (with
appendix) [43.55994393060723]
ChatGPTのようなゼロショット学習機能を持つ言語学習モデルの最近の進歩は、教育チャットボットを開発する新たな可能性を示している。
本稿では,混合ターンチャットボットのインタラクションを可能にするシンプルなシステムを用いたケーススタディを提案する。
本稿では,ChatGPTが複数の相互接続型学習目標を追求し,文化,年齢,教育レベルなどのユーザ特性に教育活動を適応させ,多様な教育戦略や会話スタイルを活用できる能力について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-18T22:23:18Z) - Real-time Attention Span Tracking in Online Education [0.0]
本稿では,オンライン授業中の学生のリアルタイムの注意レベルを監視するために,カメラフィードとマイクロホン入力を利用するメカニズムを提案する。
我々は,5つの異なる非言語的特徴を用いて,コンピュータによるタスク中の学生の注意スコアを計算し,学生と組織の両方に対してリアルタイムのフィードバックを生成するシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-29T17:05:59Z) - Using Machine Learning to Predict Engineering Technology Students'
Success with Computer Aided Design [50.591267188664666]
機械学習技術と組み合わせたデータによって、特定の学生がデザインタスクでどれだけうまく機能するかを予測する方法を示す。
初期設計シーケンスアクションを用いたモデルは,特に予測に有用であることが判明した。
これらのモデルをさらに改善することで、事前の予測が得られ、学生のフィードバックがより早く得られるようになり、学習が向上する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T20:24:54Z) - How to help university students to manage their interruptions and
improve their attention and time management [0.0]
コンピュータサイエンスの学位の学生は、理論と実践の両方の授業に参加するためにコンピュータを必要とする。
学生のソーシャルネットワークはコンピュータに開かれ、仕事を中断する通知を受け取る。
我々は,時間,思考,注意管理に関するワークショップを,学生が割り込みを管理するための技術を教えるために設置した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-23T07:33:06Z) - Teaching Creativity Using a Realistic Multi-User Operation: Packet
Tracer [0.0]
Packet Tracerのマルチユーザ機能は、ネットワーククラスにおける教育と学習の効率を高めるために、没入的な現実的な学習のインセンティブを提供する。
ワン・ツー・マン・リモート・リレー・サーバーのコンセプトを利用するマルチユーザー機能は、講師が一度に多くの生徒を遠隔操作し、テストすることを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-27T01:56:26Z) - Interactive Knowledge Distillation [79.12866404907506]
本稿では,効率的な知識蒸留のための対話型指導戦略を活用するために,対話型知識蒸留方式を提案する。
蒸留工程では,教師と学生のネットワーク間の相互作用を交換操作により行う。
教員ネットワークの典型的な設定による実験により,IAKDで訓練された学生ネットワークは,従来の知識蒸留法で訓練された学生ネットワークよりも優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-03T03:22:04Z)
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。