論文の概要: Teaching Quantum Computing through Lab-Integrated Learning: Bridging Conceptual and Computational Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02844v1
- Date: Fri, 17 Oct 2025 00:29:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-09 16:58:40.058783
- Title: Teaching Quantum Computing through Lab-Integrated Learning: Bridging Conceptual and Computational Understanding
- Title（参考訳）: ラボ・インテグレート・ラーニングによる量子コンピューティングの教育--概念のブリッジングと計算的理解
- Authors: Umar Farooq, Krishna Upadhyay,
- Abstract要約: 量子コンピューティング教育では、学生は確率、測定、干渉に基づく推論スキルを身につける必要がある。
本報告では、ルイジアナ州立大学の大学院と大学院を組み合わせた研究室統合学習モデルの設計と提供について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6660458629649826
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computing education requires students to move beyond classical programming intuitions related to state, determinism, and debugging, and to develop reasoning skills grounded in probability, measurement, and interference. This paper reports on the design and delivery of a combined undergraduate and graduate course at Louisiana State University that employed a lab-integrated learning model to support conceptual change and progressive understanding. The course paired lectures with weekly programming labs that served as environments for experimentation and reflection. These labs enabled students to confront misconceptions and refine their mental models through direct observation and evidence-based reasoning. Instruction began with Quantum Without Linear Algebra (QWLA), which introduced core concepts such as superposition and entanglement through intuitive, dictionary representations. The course then transitioned to IBM Qiskit, which provided a professional framework for circuit design, noise simulation, and algorithm implementation. Analysis of student work and feedback indicated that hands-on experimentation improved confidence, conceptual clarity, and fluency across representations. At the same time, it revealed persistent challenges in debugging, reasoning about measurement, and understanding probabilistic outcomes. This paper presents the course structure, instructional strategies, and lessons learned, and argues that lab-integrated learning offers an effective and accessible approach to teaching quantum computing in computer science education.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング教育は、学生が国家、決定論、デバッグに関連する古典的なプログラミング直観を超えて、確率、測定、干渉に基づく推論スキルを開発することを要求する。
本稿では,ルイジアナ州立大学の大学院と大学院を組み合わせた,概念変化と進歩的理解を支援するための実験室統合学習モデルの設計と提供について報告する。
このコースは、実験とリフレクションの環境として機能する毎週のプログラムラボと講義をペアにした。
これらの実験室は、学生が直接観察と証拠に基づく推論を通じて誤解に直面し、精神モデルを洗練させることを可能にした。
命令はQuantum Without Linear Algebra (QWLA)から始まり、直感的な辞書表現を通じて重ね合わせや絡み合いのような中核的な概念を導入した。
その後IBM Qiskitに移行し、回路設計、ノイズシミュレーション、アルゴリズム実装の専門的なフレームワークを提供した。
学生の作業やフィードバックの分析から、ハンズオン実験により、自信、概念的明瞭さ、表現間の流布性が向上したことが示唆された。
同時に、デバッグ、測定に関する推論、確率的結果の理解において、永続的な課題を明らかにした。
本稿では,実験室統合学習がコンピュータサイエンス教育における量子コンピューティング教育に効果的かつアクセスしやすいアプローチをもたらすことを論じる。
関連論文リスト
- Quantum-enhanced Computer Vision: Going Beyond Classical Algorithms [50.573955644831386]
QeCV(Quantum-enhanced Computer Vision)は、コンピュータビジョン、機械学習、量子コンピューティングの交差点における新しい研究分野である。
量子コンピューティングの助けを借りて、視覚信号の処理や解釈の仕方を変える可能性が高い。
本調査はQeCVに関する既存の文献に貢献し,本研究分野の総合的なレビューを行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-08T17:59:51Z) - Project-Based Learning in Introductory Quantum Computing Courses: A Case Study on Quantum Algorithms for Medical Imaging [0.0]
本稿では,そのギャップを埋めるためにプロジェクトベースラーニングをどのように活用できるかを示す。
これは、量子コンピューティングと関心分野を組み合わせた現実世界の学際的なタスクに学生を参加させることによって実現される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-29T04:24:26Z) - QubitLens: An Interactive Learning Tool for Quantum State Tomography [5.823436226004177]
量子状態トモグラフィーは量子コンピューティングの基本的な課題であり、測定結果から未知の量子状態の再構成を含む。
量子状態トモグラフィーをよりアクセシブルで直感的にするためのインタラクティブな可視化ツールQubitLensを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T20:48:47Z) - Quantum Machine Learning: A Hands-on Tutorial for Machine Learning Practitioners and Researchers [51.03113410951073]
このチュートリアルでは、AIのバックグラウンドを持つ読者を量子機械学習(QML)に紹介する。
自己整合性については、基本原理、代表的QMLアルゴリズム、潜在的な応用、トレーニング容易性、一般化、計算複雑性といった重要な側面を取り上げる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-03T08:33:44Z) - A Unified Framework for Neural Computation and Learning Over Time [56.44910327178975]
Hamiltonian Learningはニューラルネットワークを"時間とともに"学習するための新しい統合フレームワーク
i)外部ソフトウェアソルバを必要とせずに統合できる、(ii)フィードフォワードおよびリカレントネットワークにおける勾配に基づく学習の概念を一般化する、(iii)新しい視点で開放する、という微分方程式に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T14:57:13Z) - Quantum-Powered Personalized Learning [3.1523832615228295]
我々は、既存のパーソナライズされた学習システム、古典的な機械学習手法、および教育における量子コンピューティングアプリケーションについてレビューする。
量子アルゴリズムは,古典的手法と比較して,効率,スケーラビリティ,パーソナライズ品質を著しく向上させることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T17:45:48Z) - Separable Power of Classical and Quantum Learning Protocols Through the Lens of No-Free-Lunch Theorem [70.42372213666553]
No-Free-Lunch(NFL)定理は、最適化プロセスに関係なく問題とデータ非依存の一般化誤差を定量化する。
我々は、様々な量子学習アルゴリズムを、特定の観測可能条件下で量子力学を学習するために設計された3つの学習プロトコルに分類する。
得られたNFL定理は, CLC-LP, ReQu-LP, Qu-LPにまたがるサンプルの複雑性を2次的に低減することを示した。
この性能差は、非直交量子状態のグローバル位相に関する情報を間接的に活用するために、量子関連学習プロトコルのユニークな能力に起因している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-12T09:05:13Z) - Measuring Wigner functions of quantum states of light in the
undergraduate laboratory [49.1574468325115]
光の量子状態のウィグナー分布関数の測定を目的とした教育活動を提案する。
このプロジェクトはコロンビアのボゴタにあるロズ・アンデス大学(Universidad de los Andes)の物理学部の様々な学部の学生によって考案された。
この活動は現在ではシラバスのコースの一部であり、その仮想成分は量子光学における距離学習の実装に非常に有用であることが証明されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T16:17:54Z) - Hands-on Quantum Programming Labs for EECS Students [0.0]
本稿では,電子工学と計算機科学(EECS)の学生に量子コンピューティングを教える実践的なアプローチを提案する。
研究室は様々なトピックをカバーしており、絡み合い、量子ゲート、回路などの基本的な要素を含んでいる。
教育者として、現場にいる仲間のインストラクターと教えの洞察とリソースを共有することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-27T04:31:50Z) - A Competence-aware Curriculum for Visual Concepts Learning via Question
Answering [95.35905804211698]
本稿では,視覚概念学習のための質問応答型カリキュラムを提案する。
視覚概念を学習するためのニューラルシンボリックな概念学習者と学習プロセスを導くための多次元項目応答理論(mIRT)モデルを設計する。
CLEVRの実験結果から,コンピテンスを意識したカリキュラムにより,提案手法は最先端のパフォーマンスを実現することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-03T05:08:09Z)
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。