首页    期刊浏览 2025年06月30日 星期一
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文章基本信息

  • 标题:長期学習者の成長曲線に基づく学習度合い予測モデルの開発と評価
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  • 作者:三谷 慶太 ; 星野 孝総
  • 期刊名称:知能と情報
  • 印刷版ISSN:1347-7986
  • 电子版ISSN:1881-7203
  • 出版年度:2021
  • 卷号:33
  • 期号:4
  • 页码:845-859
  • DOI:10.3156/jsoft.33.4_845
  • 语种:Japanese
  • 出版社:Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
  • 摘要:脳活動を測定するために脳に関するデータを取得可能なMagnetic Resonance Imaging (MRI,核磁気共鳴画像法)などの計測機器が活用されている.これらの計測機器を活用して,学習に関する様々な研究が行われている.しかし,長期間の測定は参加者への負担も大きく,また短期間で複数回の連続計測は,身体的影響が指摘されている.その場合,オフラインで学習度合いを測ることで,参加者への身体的負担や精神的負担の軽減につながると考えられる.本稿では,人間の学習過程をMRI計測する場合を考え,事前の長期間の学習で,どのように学習が進んでいくのかを観測するパフォーマンス実験について結果を示す.それらのデータをもとにして,学習度合い予測モデルを提案する.これらのモデルから,生体計測を行うための適切なタイミングを学習度合いから議論し,モデルを検証する.
  • 其他摘要:There are measurement devices such as magnetic resonance imaging (MRI), which can acquire brain activity. The case of MRI can use to investigate brain function. In addition, other physiological measurement techniques are used as supportive measures in this area of research. Various studies on the learning process have been carried out using these instruments. However, long-term measurement is hard for participants and researchers. The multiple measurements of short periods are consecutive mostly. Concerning this style, the medical risk of these measurements has been pointed out. In this case, one solution is measuring the learning level offline, mean outside MRI. It is considered to reduce the physical and psychological strain on the participants. In this study, we conducted an experiment to observe how to learn about solving puzzles over a long period of time. The obtained learning curve shows the possibility to choose the best period to measure on MRI. Based on these data, we propose a model for predicting the learning level. From these models, we discuss the appropriate timing for biometric measurements in terms of the learning level and validate the curve models.
  • 关键词:学習度合い予測;長期学習;成長曲線;ハノイの塔
  • 其他关键词:learning level prediction;long-term learning;growth curve;Tower of Hanoi
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