論文の概要: Identifying curriculum disruptions in engineering education through serious gaming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15442v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 08:58:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.545789
• Title: Identifying curriculum disruptions in engineering education through serious gaming
• Title（参考訳）: 真剣ゲームによる工学教育におけるカリキュラム破壊の特定
• Authors: Roger Waldeck, Ann-Kristin Winkens, Clara Lemke, Carmen Leicht-Scholten, Haraldur Audunsson,
• Abstract要約: このワークショップでは、危機シナリオをシミュレートすることで、高等教育におけるカリキュラムのレジリエンスを高めるために設計された真剣なゲームであるSUCREを参加者に紹介する。 ワークショップの終わりに、参加者は、カリキュラムに影響を与える可能性のある重要なトリガーを特定し、カスケード効果を評価し、自身の組織内でのSUCREの適用性を反映することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This workshop introduces participants to SUCRE, a serious game designed to enhance curriculum resilience in higher education by simulating crisis scenarios. While applicable to various disciplines, this session focuses on engineering curricula, identifying discipline-specific challenges and potential adaptations. Participants will engage in Step 1 of the game, analyzing trigger events and their impacts on curriculum structures. At the end of the workshop, attendees will be able to identify key triggers that may affect curricula, assess their cascading effects, and reflect on the applicability of SUCRE within their own institutions.
• Abstract（参考訳）: このワークショップでは、危機シナリオをシミュレートすることで、高等教育におけるカリキュラムのレジリエンスを高めるために設計された真剣なゲームであるSUCREを参加者に紹介する。 様々な分野に適用できるが、このセッションはエンジニアリングカリキュラムに焦点を当て、規律固有の課題と潜在的な適応を識別する。 参加者はゲームのステップ1に参加し、トリガーイベントとカリキュラム構造への影響を分析します。 ワークショップの終わりに、参加者は、カリキュラムに影響を与える可能性のある重要なトリガーを特定し、カスケード効果を評価し、自身の組織内でのSUCREの適用性を反映することができる。

関連論文リスト

• Preliminary Investigation into Uncertainty-Aware Attack Stage Classification [81.28215542218724]
  この研究は、不確実性の下での攻撃段階推論の問題に対処する。 Evidential Deep Learning (EDL) に基づく分類手法を提案し、ディリクレ分布のパラメータを可能な段階に出力することで予測の不確実性をモデル化する。 シミュレーション環境における予備実験により,提案モデルが精度良く攻撃の段階を推定できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T06:58:00Z)
• The Landscape of Memorization in LLMs: Mechanisms, Measurement, and Mitigation [97.0658685969199]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにわたって顕著な能力を示してきたが、トレーニングデータの記憶も示している。 本稿では,最近の研究成果を整理し,記憶の景観,その影響要因,その検出・緩和方法について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-08T01:30:46Z)
• Canary in the Mine: An LLM Augmented Survey of Disciplinary Complaints to the Ordre des ingénieurs du Québec (OIQ) [0.0]
  本研究は,ケベックの技術者による懲戒的事件をテーマ分析するために,事前学習したLLMを用いている。 本研究は,学際的な出来事とその原因の実証的証拠を提供することによって,工学教育と専門的開発のためのエビデンスベースの実践に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T16:40:40Z)
• ReVISE: Learning to Refine at Test-Time via Intrinsic Self-Verification [53.80183105328448]
  Refine via Intrinsic Self-Verification (ReVISE)は、LLMが自己検証を通じてアウトプットを自己修正できる効率的なフレームワークである。 様々な推論タスクに関する実験により、ReVISEは効率的な自己補正を実現し、推論性能を大幅に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T13:50:02Z)
• Generative AI Misuse Potential in Cyber Security Education: A Case Study of a UK Degree Program [1.9217872171227137]
  本稿では,英国ラッセルグループ大学におけるマスターレベルのサイバーセキュリティ学位プログラムのLLM誤用に対する感受性について検討する。 我々は、特に独立したプロジェクトベースおよびレポートベースアセスメントにおいて、誤用に対する高い暴露を識別する。 これらの課題に対処するために、LLM耐性評価、検出ツールの導入、倫理的学習環境の育成の重要性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-22T13:44:44Z)
• FlashHack: Reflections on the Usage of a Micro Hackathon as an Assessment Tool in a Machine Learning Course [0.0]
  グループプロジェクトベースの学習は、CS教育において経験的学習として人気が高まっている。 これらの問題に対処するために、私たちはFlashHackを紹介した。 本結果は,教員の簡易な評価プロセスとともに,学生のエンゲージメントと満足度の向上を示唆するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T11:21:11Z)
• Possibilities and challenges of STEAM pedagogies [0.0]
  本稿では,STEAM(Science, Technology, Engineering, Arts, Mathematics)の教育への統合について検討する。 伝統的なSTEMスキルと共に創造性を育むために芸術を取り入れることを強調している。 高等教育における「学際的エゴセンチュリズム」に対応するとともに、学際的教育を支援するための教員教育の改革の必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T08:08:35Z)
• Ethics education in the quantum information science classroom: Exploring attitudes, barriers, and opportunities [0.0]
  量子情報科学(Quantum Information Science, QIS)は、物理学、計算機科学、電気工学、数学の分野である。 倫理と社会的責任を初めからQIS教育に取り入れることが不可欠であると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T21:17:41Z)
• The Challenges of Assessing and Evaluating the Students at Distance [77.34726150561087]
  新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大が高等教育機関に強い影響を及ぼし、教室の授業は中止された。 本論文は、ポルトガルの高等教育機関がもたらす課題を探求し、評価モデルにもたらす課題を分析することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-30T13:13:45Z)
• CausalWorld: A Robotic Manipulation Benchmark for Causal Structure and Transfer Learning [138.40338621974954]
  CausalWorldは、ロボット操作環境における因果構造と伝達学習のベンチマークである。 タスクは、ブロックのセットから3D形状を構築することで構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T23:01:13Z)
• Curriculum Learning for Reinforcement Learning Domains: A Framework and Survey [53.73359052511171]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントが限られた環境フィードバックしか持たないシーケンシャルな意思決定タスクに対処するための一般的なパラダイムである。 本稿では、RLにおけるカリキュラム学習(CL)の枠組みを提案し、既存のCLメソッドを仮定、能力、目標の観点から調査・分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T20:41:24Z)

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。