論文の概要: Learning Style Identification Using Semi-Supervised Self-Taught Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14597v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 11:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-25 16:44:50.123109
• Title: Learning Style Identification Using Semi-Supervised Self-Taught Labeling
• Title（参考訳）: 半教師付き自己学習ラベリングによる学習スタイル同定
• Authors: Hani Y. Ayyoub and Omar S. Al-Kadi
• Abstract要約: 教育は、パンデミックや戦争、気候変動に関連する自然災害などによる急激な変化や破壊に適応しなければならない。 学習管理システムは教師の生産性と創造性をサポートするが、通常はコース内のすべての学習者に同じコンテンツを提供する。 データマイニング技術を用いて,学生の学習スタイルを検出する半教師付き機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Education is a dynamic field that must be adaptable to sudden changes and disruptions caused by events like pandemics, war, and natural disasters related to climate change. When these events occur, traditional classrooms with traditional or blended delivery can shift to fully online learning, which requires an efficient learning environment that meets students' needs. While learning management systems support teachers' productivity and creativity, they typically provide the same content to all learners in a course, ignoring their unique learning styles. To address this issue, we propose a semi-supervised machine learning approach that detects students' learning styles using a data mining technique. We use the commonly used Felder Silverman learning style model and demonstrate that our semi-supervised method can produce reliable classification models with few labeled data. We evaluate our approach on two different courses and achieve an accuracy of 88.83% and 77.35%, respectively. Our work shows that educational data mining and semi-supervised machine learning techniques can identify different learning styles and create a personalized learning environment.
• Abstract（参考訳）: 教育は、パンデミックや戦争、気候変動に関連する自然災害などによる急激な変化や破壊に適応しなくてはならないダイナミックな分野である。 これらのイベントが発生すると、伝統的な教室やブレンドされた教室は、学生のニーズを満たす効率的な学習環境を必要とする完全なオンライン学習に移行することができる。 学習管理システムは教師の生産性と創造性をサポートするが、通常はコース内のすべての学習者に同じコンテンツを提供し、独自の学習スタイルを無視している。 そこで本研究では,データマイニング手法を用いて学生の学習スタイルを検出する半教師付き機械学習手法を提案する。 一般的なfelder silverman学習スタイルモデルを用いて,ラベル付きデータが少なく,信頼性の高い分類モデルが生成できることを実証した。 このアプローチを2つの異なるコースで評価し,それぞれ88.83%と77.35%の精度を得た。 私たちの研究は、教育データマイニングと半教師付き機械学習技術が異なる学習スタイルを識別し、パーソナライズされた学習環境を創造できることを示しています。

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