Fugu-MT 論文翻訳(概要): Smart Transformation of EFL Teaching and Learning Approaches

論文の概要: Smart Transformation of EFL Teaching and Learning Approaches

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14356v1
Date: Sun, 25 Jun 2023 22:16:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-27 15:12:18.625157
Title: Smart Transformation of EFL Teaching and Learning Approaches
Title（参考訳）: EFL教育のスマートトランスフォーメーションと学習アプローチ
Authors: Md. Russell Talukder
Abstract要約: 論文はアニメの開発に焦点を当てている。 EFL Big Data Ecosystem - ビッグデータ,アナリティクス,アナリティクスをベースとするシステム。機械学習とクラスタドメイン。 EFLの教育と学習内容。最終的な目標は、機械学習を活用してカスタマイズされたコンテンツを作成することで、学習エクスペリエンスを最適化することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The calibration of the EFL teaching and learning approaches with Artificial Intelligence can potentially facilitate a smart transformation, fostering a personalized and engaging experience in teaching and learning among the stakeholders. The paper focuses on developing an EFL Big Data Ecosystem that is based on Big Data, Analytics, Machine Learning and cluster domain of EFL teaching and learning contents. Accordingly, the paper uses two membranes to construe its framework, namely (i) Open Big Data Membrane that stores random data collected from various source domains and (ii) Machine Learning Membrane that stores specially prepared structured and semi-structured data. Theoretically, the structured and semi structured data are to be prepared skill-wise, attribute-wise, method-wise, and preference-wise to accommodate the personalized preferences and diverse teaching and learning needs of different individuals. The ultimate goal is to optimize the learning experience by leveraging machine learning to create tailored content that aligns with the diverse teaching and learning needs of the EFL communities.
Abstract（参考訳）: 人工知能によるEFLの教育と学習のアプローチの校正は、利害関係者間の教育と学習におけるパーソナライズされ魅力的な経験を育み、スマートトランスフォーメーションを促進する可能性がある。本稿は,EFLの教えと学習内容のビッグデータ,分析,機械学習,クラスタドメインに基づくEFLビッグデータエコシステムの開発に焦点をあてる。それゆえ、この論文は2つの膜を用いてその枠組み、すなわち (i)様々なソースドメインから収集したランダムなデータを格納する開放型ビッグデータ膜二特別に構築された半構造化データを格納する機械学習膜。理論的には、構造化データと半構造化データをスキル、属性、メソッド、選好ごとに作成し、個別の好みや多様な教育や学習のニーズに対応する。究極の目標は、機械学習を利用して学習体験を最適化し、eflコミュニティの多様な教育と学習のニーズに合わせてカスタマイズされたコンテンツを作ることだ。

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