Fugu-MT 論文翻訳(概要): Difference of Probability and Information Entropy for Skills Classification and Prediction in Student Learning

論文の概要: Difference of Probability and Information Entropy for Skills Classification and Prediction in Student Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05747v1
Date: Sun, 10 Dec 2023 04:10:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-12 19:04:34.995418
Title: Difference of Probability and Information Entropy for Skills Classification and Prediction in Student Learning
Title（参考訳）: 学生学習におけるスキル分類と予測のための確率と情報エントロピーの差異
Authors: Kennedy Efosa Ehimwenma, Safiya Al Sharji and Maruf Raheem
Abstract要約: サンプル空間Sでは、確率の値は結果が真か偽かを決定する。与えられたサンプル空間 S = 1 における有限事象の確率 Pr(E1) + Pr(E2) + ... + Pr(En) の和。 argMaxPr(S)と学生効果の確率の違いは、学生にとっての学習対象の重みを定量化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The probability of an event is in the range of [0, 1]. In a sample space S, the value of probability determines whether an outcome is true or false. The probability of an event Pr(A) that will never occur = 0. The probability of the event Pr(B) that will certainly occur = 1. This makes both events A and B thus a certainty. Furthermore, the sum of probabilities Pr(E1) + Pr(E2) + ... + Pr(En) of a finite set of events in a given sample space S = 1. Conversely, the difference of the sum of two probabilities that will certainly occur is 0. Firstly, this paper discusses Bayes' theorem, then complement of probability and the difference of probability for occurrences of learning-events, before applying these in the prediction of learning objects in student learning. Given the sum total of 1; to make recommendation for student learning, this paper submits that the difference of argMaxPr(S) and probability of student-performance quantifies the weight of learning objects for students. Using a dataset of skill-set, the computational procedure demonstrates: i) the probability of skill-set events that has occurred that would lead to higher level learning; ii) the probability of the events that has not occurred that requires subject-matter relearning; iii) accuracy of decision tree in the prediction of student performance into class labels; and iv) information entropy about skill-set data and its implication on student cognitive performance and recommendation of learning [1].
Abstract（参考訳）: 事象の確率は[0, 1]の範囲にある。サンプル空間sにおいて、確率の値は結果が真か偽かを決定する。決して起こらない事象Pr(A)の確率 = 0. イベントPr(B) の確率は確実に起こる。 = 1 なので、イベント a と b の両方が確実である。さらに、与えられたサンプル空間 s = 1 における有限個の事象の集合の確率の和 pr(e1) + pr(e2) + ... + pr(en) は、逆に、確実に起こる2つの確率の和の差が成り立つ。まず, ベイズの定理を考察し, 学生学習における学習対象の予測に応用する前に, 学習事象の発生確率と確率の差を補う。本論文は,生徒の学習対象の重みを,argMaxPr(S)と学生効果の確率の差で定量化するものである。スキルセットのデータセットを使用して、計算手順が示す。一より高いレベルの学習につながるようなスキルセットの事象の確率二被写体・被写体の再学習を要しない事象の確率三学生の成績をクラスラベルに予測する際の決定木の正確性及び四スキルセットデータに関する情報エントロピーとその学生の認知能力及び学習の推薦に関する意味 [1]

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