Fugu-MT 論文翻訳(概要): Concept Map Assessment Through Structure Classification

論文の概要: Concept Map Assessment Through Structure Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22741v1
Date: Wed, 26 Mar 2025 19:31:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-01 14:39:26.678652
Title: Concept Map Assessment Through Structure Classification
Title（参考訳）: 構造分類による概念地図評価
Authors: Laís P. V. Vossen, Isabela Gasparini, Elaine H. T. Oliveira, Berrit Czinczel, Ute Harms, Lukas Menzel, Sebastian Gombert, Knut Neumann, Hendrik Drachsler,
Abstract要約: 本研究では,317の異なる概念マップ構造について検討し,これらを3つのタイプのうちの1つに分類した。決定木を用いた分類では86%の精度を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Due to their versatility, concept maps are used in various educational settings and serve as tools that enable educators to comprehend students' knowledge construction. An essential component for analyzing a concept map is its structure, which can be categorized into three distinct types: spoke, network, and chain. Understanding the predominant structure in a map offers insights into the student's depth of comprehension of the subject. Therefore, this study examined 317 distinct concept map structures, classifying them into one of the three types, and used statistical and descriptive information from the maps to train multiclass classification models. As a result, we achieved an 86\% accuracy in classification using a Decision Tree. This promising outcome can be employed in concept map assessment systems to provide real-time feedback to the student.
Abstract（参考訳）: その汎用性のため、概念地図は様々な教育現場で使われ、教育者が生徒の知識構築を理解するためのツールとして機能する。概念マップを分析する上で不可欠なコンポーネントは、その構造であり、スポーク、ネットワーク、チェーンの3つの異なるタイプに分類される。地図における支配的な構造を理解することは、学生の主題の理解の深さについての洞察を与える。そこで本研究では,317の異なる概念地図構造について検討し,これらを3つのタイプのうちの1つに分類し,統計的および記述的情報を用いてマルチクラス分類モデルの訓練を行った。その結果, 決定木を用いた分類において, 86%の精度を達成できた。この有望な成果は、学生にリアルタイムフィードバックを提供するコンセプトマップアセスメントシステムに活用することができる。

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