論文の概要: Integrating HCI Datasets in Project-Based Machine Learning Courses: A College-Level Review and Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03472v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 23:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 14:16:39.523590
• Title: Integrating HCI Datasets in Project-Based Machine Learning Courses: A College-Level Review and Case Study
• Title（参考訳）: プロジェクトベース機械学習コースにおけるHCIデータセットの統合:大学レベルレビューとケーススタディ
• Authors: Xiaodong Qu, Matthew Key, Eric Luo, Chuhui Qiu,
• Abstract要約: 本研究では,HCI(Human-Computer Interface)データセットを用いた実世界の機械学習プロジェクトの統合について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the integration of real-world machine learning (ML) projects using human-computer interfaces (HCI) datasets in college-level courses to enhance both teaching and learning experiences. Employing a comprehensive literature review, course websites analysis, and a detailed case study, the research identifies best practices for incorporating HCI datasets into project-based ML education. Key f indings demonstrate increased student engagement, motivation, and skill development through hands-on projects, while instructors benefit from effective tools for teaching complex concepts. The study also addresses challenges such as data complexity and resource allocation, offering recommendations for future improvements. These insights provide a valuable framework for educators aiming to bridge the gap between
• Abstract（参考訳）: 本研究では,HCI(Human-Computer Interface)データセットを用いた実世界の機械学習プロジェクトの統合を検討した。 総合的な文献レビュー、コースWebサイト分析、詳細なケーススタディを用いて、HCIデータセットをプロジェクトベースのML教育に組み込むためのベストプラクティスを特定する。 キーfインディングは、学生のエンゲージメント、モチベーション、スキル開発をハンズオンプロジェクトを通じて向上させ、インストラクターは複雑な概念を教える効果的なツールの恩恵を受ける。 この研究は、データ複雑性やリソース割り当てといった課題にも対処し、今後の改善を推奨している。 これらの洞察は、教育者間のギャップを埋めるための貴重なフレームワークを提供する。

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