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Learning Support by Novel Modality Process Analysis of Educational Big Data

教育大数据新模态过程分析的学习支持

基本信息

批准号：
21K19824
负责人：
Flanagan Brendan
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K19824/
关键词：
Modality analysis Learning process Learning Analytics Recommendation Knowledge Map Modality Analysis Learning Process

项目摘要

Based on the analysis of pen strokes conducted in the first year of this project, we focused on trying to identify possible problems that students were facing by having them self-explain the knowledge and skills using in the process of answering quiz questions. Students reviewed their pen stroke answers and self-explained at appropriate intervals, which generated annotated time series data of the answering process. This data was then analyzed to using NLP methods to generate sample self-explanations that contained the required knowledge components to solve the quiz item. The results were disseminated as an international conference paper. A self-explanation feedback and recommender system has been developed and implemented with results currently under analysis.

基于本项目第一年进行的笔画分析，我们专注于通过让学生自我解释在回答测验问题的过程中使用的知识和技能来识别学生可能面临的问题。学生们回顾了他们的笔划答案，并以适当的时间间隔自我解释，这产生了带有注释的回答过程的时间序列数据。然后对这些数据进行分析，以使用NLP方法生成样本自我解释，其中包含解答测验项目所需的知识成分。结果作为一份国际会议文件分发。已经开发并实施了自我解释反馈和推荐系统，目前正在分析结果。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

A Learning Path Recommendation System for English Grammar Quiz Using Knowledge Map

基于知识图谱的英语语法测验学习路径推荐系统

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
30th International Conference on Computers in Education Conference Proceedings
影响因子：
0
作者：
Tanimura;N.;Takii;K.;Flanagan;B.;& Ogata;H.
通讯作者：
H.

EXAIT: A Symbiotic Explanation Learning System

EXAIT：共生解释学习系统

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
29th International Conference on Computers in Education Conference Proceedings
影响因子：
0
作者：
Flanagan Brendan;Takami Kyosuke;Takii Kensuke;Dai Yiling;Majumdar Rwitajit;Ogata Hiroaki
通讯作者：
Ogata Hiroaki

Identifying Students’ Stuck Points Using Self-Explanations and Pen Stroke Data in a Mathematics Quiz

在数学测验中使用自我解释和笔划数据识别学生的难点

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
ICCE 2021
影响因子：
0
作者：
Ryosuke Nakamoto;Brendan Flanagan;Kyosuke Takami;Yiling Dai;Hiroaki Ogata
通讯作者：
Hiroaki Ogata

Project Homepage

项目主页

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

How Students’ Self-Assessment Behavior Affects Their Online Learning Performance

学生的自我评估行为如何影响他们的在线学习表现

DOI：
10.1016/j.caeai.2022.100058
发表时间：
2022
期刊：
Computers and Education: Artificial Intelligence
影响因子：
0
作者：
Yang;A.C.;Chen;I.Y.;Flanagan;B.;& Ogata;H
通讯作者：
H

DOI：
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作者：
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数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

作者：
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DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
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通讯作者：
栁谷朗子

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DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
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通讯作者：
Flanagan Brendan

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DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
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通讯作者：
Mikhail Kapranov