論文の概要: WIP: Identifying Tutorial Affordances for Interdisciplinary Learning Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14576v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 18:49:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 17:40:47.414946
• Title: WIP: Identifying Tutorial Affordances for Interdisciplinary Learning Environments
• Title（参考訳）: WIP:学際的学習環境におけるチュートリアルの精度の同定
• Authors: Hannah Kim, Sergei L. Kosakovsky Pond, Stephen MacNeil,
• Abstract要約: 本研究は,学際的な学習環境におけるチュートリアルの有効性について検討する。 バイオインフォマティクスは,少なくとも2つの異なるユーザグループ – 計算的背景を持つグループと生物学的背景を持つグループ – を含むため,私たちのコンテキストとして選択した。 本研究の目的は,現在のバイオインフォマティクスソフトウェアチュートリアルの設計をよりよく理解し,学際性の概念的枠組みで評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.489200532210589
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work-in-progress research paper explores the effectiveness of tutorials in interdisciplinary learning environments, specifically focusing on bioinformatics. Tutorials are typically designed for a single audience, but our study aims to uncover how they function in contexts where learners have diverse backgrounds. With the rise of interdisciplinary learning, the importance of learning materials that accommodate diverse learner needs has become evident. We chose bioinformatics as our context because it involves at least two distinct user groups: those with computational backgrounds and those with biological backgrounds. The goal of our research is to better understand current bioinformatics software tutorial designs and assess them in the conceptual framework of interdisciplinarity. We conducted a content analysis of 22 representative bioinformatics software tutorials to identify design patterns and understand their strengths and limitations. We found common codes in the representative tutorials and synthesized them into ten themes. Our assessment shows degrees to which current bioinformatics software tutorials fulfill interdisciplinarity.
• Abstract（参考訳）: このワーク・イン・プログレッシブ・リサーチ・ペーパーは、学際的な学習環境におけるチュートリアルの有効性を探求し、特にバイオインフォマティクスに焦点を当てた。 チュートリアルは通常、単一のオーディエンス向けに設計されているが、本研究では、学習者がさまざまなバックグラウンドを持つ状況下でどのように機能するかを明らかにすることを目的としている。 学際的学習の台頭に伴い、多様な学習者のニーズを満たす学習教材の重要性が明らかになってきた。 バイオインフォマティクスは,少なくとも2つの異なるユーザグループ – 計算的背景を持つグループと生物学的背景を持つグループ – を含むため,私たちのコンテキストとして選択した。 本研究の目的は,現在のバイオインフォマティクスソフトウェアチュートリアルの設計をよりよく理解し,学際性の概念的枠組みで評価することである。 設計パターンを識別し,その強度と限界を理解するため,22の代表的なバイオインフォマティクスソフトウェアチュートリアルの内容分析を行った。 代表的なチュートリアルで共通コードを見つけ、それらを10のテーマに合成しました。 我々の評価は、現在のバイオインフォマティクスソフトウェアチュートリアルが学際性を満たす度合いを示している。

関連論文リスト

• Cross-course Process Mining of Student Clickstream Data -- Aggregation and Group Comparison [0.0]
  本稿では,Moodle などの授業管理システムから抽出した学生のインタラクションデータを解析する新しい手法を提案する。 本稿では,コース横断のセクションラベルを標準化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T11:28:02Z)
• Leveraging Biomolecule and Natural Language through Multi-Modal Learning: A Survey [75.47055414002571]
  生物分子モデリングと自然言語(BL)の統合は、人工知能、化学、生物学の交差点において有望な学際領域として現れてきた。 生体分子と自然言語の相互モデリングによって達成された最近の進歩について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T14:59:47Z)
• Understanding the Progression of Educational Topics via Semantic Matching [0.9246281666115259]
  教育システムは、技術進歩、工業的、社会的ニーズに適応し、学生の学習行動を強化するために、動的に変化している。 カリキュラムスペシャリストや教育者は、学年ごとの教科を常に改訂し、ギャップを特定し、新しい学習トピックを導入し、学習結果を強化する。 データセット内に構築された主題、トピック、学習結果に関する微妙なデータを持つことで、データサイエンスを活用して、さまざまな学習トピックの進捗をよりよく理解することが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T08:24:29Z)
• Diversifying Knowledge Enhancement of Biomedical Language Models using Adapter Modules and Knowledge Graphs [54.223394825528665]
  我々は、軽量なアダプターモジュールを用いて、構造化された生体医学的知識を事前訓練された言語モデルに注入するアプローチを開発した。 バイオメディカル知識システムUMLSと新しいバイオケミカルOntoChemの2つの大きなKGと、PubMedBERTとBioLinkBERTの2つの著名なバイオメディカルPLMを使用している。 計算能力の要件を低く保ちながら,本手法がいくつかの事例において性能改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T14:26:57Z)
• ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
  研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。 まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。 次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z)
• PDT: Pretrained Dual Transformers for Time-aware Bipartite Graphs [30.71271242109731]
  本稿では,ユーザ側空間とコンテンツ側空間の双方向マッピングを学習する事前学習手法を提案する。 提案手法を推薦課題として評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T20:38:43Z)
• Multi-source Education Knowledge Graph Construction and Fusion for College Curricula [3.981835878719391]
  本稿では,電子情報分野における知識抽出,視覚的KG構築,グラフ融合のためのフレームワークを提案する。 我々の目標は、学生の学習効率を高め、AIによって実現される新しい教育パラダイムを探求することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T09:25:41Z)
• Multimodal Lecture Presentations Dataset: Understanding Multimodality in Educational Slides [57.86931911522967]
  学習内容のマルチモーダル理解における機械学習モデルの能力を検証する。 このデータセットには,180時間以上のビデオと9000時間以上のスライドが,各科目から10人の講師が参加している。 マルチモーダル・トランスフォーマーであるPolyViLTを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T05:30:18Z)
• Ten Quick Tips for Deep Learning in Biology [116.78436313026478]
  機械学習は、データのパターンを認識し、予測モデリングに使用するアルゴリズムの開発と応用に関係している。 ディープラーニングは、独自の機械学習のサブフィールドになっている。 生物学的研究の文脈において、ディープラーニングは高次元の生物学的データから新しい洞察を導き出すためにますます使われてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T21:02:44Z)
• A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications [89.78089494738002]
  我々は,1)知識グラフ表現学習,2)知識獲得と完成,3)時間的知識グラフ,および4)知識認識アプリケーションに関する研究トピックをレビューする。 知識獲得、特に知識グラフの完成、埋め込み方法、経路推論、論理ルール推論について概観する。 メタラーニング、コモンセンス推論、時間的知識グラフなど、いくつかの新しいトピックを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-02T13:17:31Z)

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。