論文の概要: A Scheduling Perspective on Modular Educational Systems in Europe
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05549v1
- Date: Wed, 7 Feb 2024 09:40:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 06:19:57.798575
- Title: A Scheduling Perspective on Modular Educational Systems in Europe
- Title(参考訳): ヨーロッパにおけるモジュール型教育システムに関するスケジューリングの展望
- Authors: Rubén Ruiz-Torrubiano, Sebastian Knopp, Lukas Matthias Wolf, Andreas Krystallidis,
- Abstract要約: モジュラー教育システムでは、生徒は自身のカリキュラムの一部を選択することができる。
学生自身がコースを選択させることの背景にある理論的根拠は、自己責任を高め、学生のモチベーションを高め、特定の関心領域に焦点を合わせることである。
本稿では,学生選択に関する自由度を反映したヨーロッパにおけるモジュール型教育システムを分類する枠組みを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In modular educational systems, students are allowed to choose a part of their own curriculum themselves. This is typically done in the final class levels which lead to maturity for university access. The rationale behind letting students choose their courses themselves is to enhance self-responsibility, improve student motivation, and allow a focus on specific areas of interest. A central instrument for bringing these systems to fruition is the timetable. However, scheduling the timetable in such systems can be an extremely challenging and time-consuming task. In this study, we present a framework for classifying modular educational systems in Europe that reflects different degrees of freedom regarding student choices, and explore the consequences from the perspective of scheduling a timetable that satisfies all requirements from the organizational and the pedagogical perspective. For this purpose, we conducted interviews in Austria, Germany, Finland, Switzerland, the Netherlands, and Luxembourg and apply the framework to these educational systems, finding that among them the Finnish system shows the highest degree of modularity. After analyzing the consequences of modularity from the scheduling perspective, we assess the necessity for automated scheduling methods, which are central for realizing the potential and many benefits of modular education in practice.
- Abstract(参考訳): モジュラー教育システムでは、生徒は自身のカリキュラムの一部を選択することができる。
これは、大学アクセスの成熟につながる最終段階で行われるのが一般的である。
学生自身がコースを選択させることの背景にある理論的根拠は、自己責任を高め、学生のモチベーションを高め、特定の関心領域に焦点を合わせることである。
これらのシステムを実効化するための中心的な手段は、時刻表である。
しかし、このようなシステムにおけるタイムテーブルのスケジューリングは非常に困難で時間を要する作業である。
本研究では,学生選択に関する自由度を反映したヨーロッパにおけるモジュール型教育システム分類の枠組みについて述べる。
この目的のために、オーストリア、ドイツ、フィンランド、スイス、オランダ、ルクセンブルクでインタビューを行い、これらの教育システムに適用した。
スケジューリングの観点からモジュラリティの結果を分析した上で,実際のモジュラリティ教育の可能性と多くのメリットを実現する上で中心的な,自動スケジューリング手法の必要性を評価する。
関連論文リスト
- Introducing Individuality into Students' High School Timetables [0.0]
完璧な世界では、各高校生は、それぞれの強み、弱点、好奇心をサポートするパーソナライズされたタイムテーブルを通じて、自分の興味を追求することができる。
本稿では,学生個人の選択をモデル化するための2つの新しい制約と,それらから生じるグループ形成の要件を付加する,人気のあるXHSTTフレームワークの拡張を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T13:02:44Z) - AutoTutor meets Large Language Models: A Language Model Tutor with Rich Pedagogy and Guardrails [43.19453208130667]
大規模言語モデル(LLM)は、自動質問生成からエッセイ評価まで、いくつかのユースケースを教育で発見した。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて知的チューリングシステムを構築する可能性について検討する。
MWPTutor は LLM を用いて事前定義された有限状態トランスデューサの状態空間を補う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T14:53:56Z) - Empowering Private Tutoring by Chaining Large Language Models [87.76985829144834]
本研究は,最先端の大規模言語モデル(LLM)を活用した,本格的な知的チューリングシステムの開発を探求する。
このシステムは、相互に接続された3つのコアプロセス(相互作用、反射、反応)に分けられる。
各プロセスは LLM ベースのツールと動的に更新されたメモリモジュールによって実装される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T02:42:03Z) - Modular Deep Learning [120.36599591042908]
トランスファーラーニングは近年、機械学習の主要なパラダイムとなっている。
負の干渉を伴わずに複数のタスクを専門とするモデルを開発する方法はまだ不明である。
これらの課題に対する有望な解決策として、モジュール型ディープラーニングが登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T18:11:25Z) - Platform-Independent and Curriculum-Oriented Intelligent Assistant for
Higher Education [0.0]
我々は、パワー言語モデル(GPT-3)に基づくAIを活用したインテリジェントな教育支援フレームワークを開発した。
仮想インテリジェント・インテリジェンス・アシスタント(TA)システムは、カリキュラム、物流、コースポリシーに関するコース固有の質問に答えることのできる音声対応のヘルパーとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-15T19:02:01Z) - A Domain-Agnostic Approach for Characterization of Lifelong Learning
Systems [128.63953314853327]
「生涯学習」システムには,1)継続的学習,2)伝達と適応,3)拡張性があります。
この一連のメトリクスは、様々な複雑な生涯学習システムの開発に役立てることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T21:58:54Z) - Planning Courses for Student Success at the American College of Greece [0.0]
我々は、ギリシャのアメリカン・カレッジ・オブ・ギリシャの学生が研究を完了するために必要となるコースのスケジュールを最適化する問題をモデル化する。
結果のスケジュールを最適化する目的として,最速の完了時間,コース難易度バランスなど,いくつかの異なる目標を定式化します。
我々は,機械学習とデータマイニングの手法を用いて,受講生が受講生に期待する成績を捉えた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T10:19:37Z) - Is a Modular Architecture Enough? [80.32451720642209]
我々は、シンプルで既知のモジュラーデータ分散のレンズを通して、共通のモジュラーアーキテクチャを徹底的に評価する。
モジュール化と疎結合のメリットを強調し、モジュール化システムの最適化において直面する課題に関する洞察を明らかにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T16:12:06Z) - Learning Multi-Objective Curricula for Deep Reinforcement Learning [55.27879754113767]
深部強化学習(DRL)のサンプル効率と最終性能を向上させるために,各種自動カリキュラム学習(ACL)手法が提案されている。
本稿では,多目的だがコヒーレントなカリキュラムを作成するための統合された自動カリキュラム学習フレームワークを提案する。
既存の手設計のカリキュラムパラダイムに加えて,抽象カリキュラムを学習するためのフレキシブルなメモリ機構を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T19:30:25Z) - Fast and Slow Learning of Recurrent Independent Mechanisms [80.38910637873066]
本稿では,エージェントが必要とする知識の断片と報酬関数が定常的であり,タスク間で再利用可能なトレーニングフレームワークを提案する。
注意機構は、どのモジュールを現在のタスクに適応できるかを動的に選択する。
提案方式のモジュール的側面のメタラーニングは,強化学習装置の高速化に大きく寄与することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T17:50:32Z) - Automated Large-scale Class Scheduling in MiniZinc [0.0]
本稿では,典型的な大学のニーズをすべて満たすことのできる授業スケジュールを効率的に作成するシステムを提案する。
提案システムでは,中等教育機関のスケジュールを1分以内で把握することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-15T12:02:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。