論文の概要: Using Analytics on Student Created Data to Content Validate Pedagogical Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06871v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 22:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:59:03.652075
• Title: Using Analytics on Student Created Data to Content Validate Pedagogical Tools
• Title（参考訳）: 学生が作成したデータを用いた教育ツールのコンテンツ検証
• Authors: John Kos, Kenneth Eaton, Sareen Zhang, Rahul Dass, Stephen Buckley, Sungeun An, Ashok Goel
• Abstract要約: VERAは、生態系における抗生物質と抗生物質の相互作用をシミュレートする概念モデリングソフトウェアである。 この時系列を、階層的クラスタリングと曲線フィッティングという2つの手法により、生態モデリングの領域で見られる共通パターンに分類する。 その結果, 試料曲線の89.38%に対して, いずれの分類法も一致した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6597195879147557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conceptual and simulation models can function as useful pedagogical tools, however it is important to categorize different outcomes when evaluating them in order to more meaningfully interpret results. VERA is a ecology-based conceptual modeling software that enables users to simulate interactions between biotics and abiotics in an ecosystem, allowing users to form and then verify hypothesis through observing a time series of the species populations. In this paper, we classify this time series into common patterns found in the domain of ecological modeling through two methods, hierarchical clustering and curve fitting, illustrating a general methodology for showing content validity when combining different pedagogical tools. When applied to a diverse sample of 263 models containing 971 time series collected from three different VERA user categories: a Georgia Tech (GATECH), North Georgia Technical College (NGTC), and ``Self Directed Learners'', results showed agreement between both classification methods on 89.38\% of the sample curves in the test set. This serves as a good indication that our methodology for determining content validity was successful.
• Abstract（参考訳）: 概念モデルとシミュレーションモデルは有用な教育ツールとして機能するが、結果をより有意義に解釈するために評価する際に異なる結果を分類することが重要である。 VERAは生態に基づく概念モデリングソフトウェアで、生態系内の抗生物質と抗生物質の相互作用をシミュレートし、個体群の時系列を観察することで仮説を形成、検証することができる。 本稿では,この時系列を階層的クラスタリングと曲線フィッティングという2つの手法を用いて生態モデリングの領域で見られる共通パターンに分類し,異なる教育用ツールを組み合わせた場合のコンテンツ妥当性を示す一般的な方法を示す。 A Georgia Tech (GATECH)、North Georgia Technical College (NGTC)、および '`Self Directed Learners'' の3つのVERAユーザカテゴリから収集された971の時系列を含む263モデルの多種多様なサンプルに適用すると、テストセット内のサンプル曲線の89.38\%に対して、両方の分類方法の一致が示された。 これは,コンテンツ妥当性を判定する手法が成功したことを示す良い指標である。

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