論文の概要: ETHNO-DAANN: Ethnographic Engagement Classification by Deep Adversarial Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10229v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 16:09:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 01:51:05.854357
• Title: ETHNO-DAANN: Ethnographic Engagement Classification by Deep Adversarial Transfer Learning
• Title（参考訳）: ETHNO-DAANN:Deep Adversarial Transfer Learningによるエスノグラフィーエンゲージメント分類
• Authors: Rossi Kamal, Zuzana Kubincova, Mosaddek Hossain Kamal, Upama Kabir,
• Abstract要約: 学生のモチベーションは、ポストコロニアル教育改革と青少年雇用市場適応の必要性から、重要な研究課題である。 本稿では,エスノグラフィーエンゲージメント予測のための逆適応を用いたディープニューラルネットワークを用いたトランスファー学習アルゴリズムETHNO-DAANNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Student motivation is a key research agenda due to the necessity of both postcolonial education reform and youth job-market adaptation in ongoing fourth industrial revolution. Post-communism era teachers are prompted to analyze student ethnicity information such as background, origin with the aim of providing better education. With the proliferation of smart-device data, ever-increasing demand for distance learning platforms and various survey results of virtual learning, we are fortunate to have some access to student engagement data. In this research, we are motivated to address the following questions: can we predict student engagement from ethnographic information when we have limited labeled knowledge? If the answer is yes, can we tell which features are most influential in ethnographic engagement learning? In this context, we have proposed a deep neural network based transfer learning algorithm ETHNO-DAANN with adversarial adaptation for ethnographic engagement prediction. We conduct a survey among participants about ethnicity-based student motivation to figure out the most influential feature helpful in final prediction. Thus, our research stands as a general solution for ethnographic motivation parameter estimation in case of limited labeled data.
• Abstract（参考訳）: 学生のモチベーションは、現在進行中の第4次産業革命において、ポストコロニアル教育改革と青少年雇用市場適応の必要性から、重要な研究課題である。 ポスト共産主義時代の教師は、より良い教育を提供することを目的として、背景、起源などの学生の民族情報を分析するよう促される。 スマートデバイスデータの普及,遠隔学習プラットフォームへの需要の増大,バーチャル学習のさまざまな調査結果などにより,学生のエンゲージメントデータにアクセスできることは幸運なことだ。 本研究の動機は, ラベル付き知識が限られている場合に, エスノグラフィ情報から学生のエンゲージメントを予測できるか, という課題に対処することにある。 もし答えがイエスなら、どの特徴がエスノグラフィーエンゲージメント学習に最も影響しているかを知ることができるだろうか? この文脈では、エスノグラフィーエンゲージメント予測のための逆適応を用いたディープニューラルネットワークに基づくトランスファーラーニングアルゴリズム ETHNO-DAANN を提案する。 最終予測に有効な最も影響力のある特徴を明らかにするために,民族を基盤とした学生のモチベーションに関する参加者を対象に調査を行った。 このように,本研究は,限られたラベル付きデータの場合のエスノグラフィー・モチベーション・パラメーター推定の一般解である。

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