课题基金 / 基金详情

A Study on Instructional-Method Indication using a Model for Coursework Evaluation and Proficiency Based on the data of Academic Results and Class Evaluation

A Study on Instructional-Method Indication using a Model for Coursework Evaluation and Proficiency Based on the data of Academic Results and Class Evaluation
基于学业成绩和课堂评价数据的课程作业评价和熟练程度模型的教学方法指示研究
批准号:
21700834
负责人:
KITAKOSHI Daisuke
金额:
$2.75万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份:
2009
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2009 至 2011

项目摘要

项目成果

KITAKOSHI Daisuke的其他基金

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
本研究提出一个系统,以支持改善教学方法的学生。建议的系统采用“类评价。以教师为被试的主观实验结果表明,使用该系统有助于提高用户(教师)的可用性和教学方法。
英文摘要
This study proposes a system to support improving instructional method for students. The proposed system employs"class evaluation. proficiency model"based on the results of questionnaire for students regarding class evaluation and the data of their academic results.Empirical results of subjective experiment in which teaching staffs are examinee showed that the use of proposed system contributes to the improvement of usability and teaching methods of users(teaching staffs).
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
精度保証と補正を行うベイジアンネット上の近似確率推論法に関する研究
精度保证与修正的贝叶斯网络近似概率推理方法研究
DOI: --
发表时间: 2012
期刊:
影响因子: --
作者: [和歌崎修平, 北越大輔, 鈴木雅人]
通讯作者: 鈴木雅人
ネットワーク構造簡略化を用いた確率推論手法による意思決定支援
使用网络结构简化的概率推理方法进行决策支持
DOI: --
发表时间: 2011
期刊:
影响因子: --
作者: [Daisuke Kitakoshi, Shuhei Wakasaki, Masato Suzuki, 和歌崎修平]
通讯作者: 和歌崎修平
授業評価・習熟度関連性モデルを用いた教員の知識発見に基づく対話型指導法改善支援システム
基于课堂评价/熟练关系模型的教师知识发现的交互式教学方法改进支持系统
DOI: --
发表时间: 2011
期刊:
影响因子: --
作者: [鏡沼悠太, 北越大輔, 鈴木雅人]
通讯作者: 鈴木雅人
授業評価・習熟度関連性モデルを用いた教員の知識発見にもとづく対話型指導法改善支援システム
基于课堂评价/熟练关系模型的教师知识发现的交互式教学方法改进支持系统
DOI: --
发表时间: 2011
期刊:
影响因子: --
作者: [鏡沼悠太, 北越大輔, 鈴木雅人, 鏡沼悠太]
通讯作者: 鏡沼悠太
10
    Preventive Care System using Match-up Game based on the Concept of Human-Robot Interaction
    • 批准号:
      24700603
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
    • 资助金额:
      $2.83万
    • 财政年份:
      2012
    • 负责人:
      KITAKOSHI Daisuke
    • 依托单位:
    An On-line Learning System Adapting to Environmental Changes with the Mixture of Bayesian Networks
    海外基金