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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. 情報教育シンポジウム
  4. 2025

ICEモデルに基づき設計した大学での反転授業のDigital Mandalaによる実践と転移把握のためのBERTのファインチューニング

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003476
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003476
946bdad5-b8a4-4593-b4d8-a122f9147571
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SSS2025002.pdf IPSJ-SSS2025002.pdf (1.0 MB)
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2025-08-12
タイトル
言語 ja
タイトル ICEモデルに基づき設計した大学での反転授業のDigital Mandalaによる実践と転移把握のためのBERTのファインチューニング
タイトル
言語 en
タイトル Flipped Classroom at A Japanese University Practiced with Digital Mandala and The Fine-tunning of BERT for Tracking Transitions on The ICE model
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 大学,反転授業,ICE モデル,Digital Mandala,BERT,ファインチューニング,宇宙
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
京都情報大学院大学/京都大学
著者所属
コンソーシアムTIES/グリーンカラー・プラネット
著者所属
京都情報大学院大学
著者所属
京都情報大学院大学
著者所属(英)
en
The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics / Kyoto University
著者所属(英)
en
Consortium TIES / Green Collar Planet
著者所属(英)
en
The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics
著者所属(英)
en
The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics
著者名 青木, 成一郎

× 青木, 成一郎

青木, 成一郎

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小林, 信三

× 小林, 信三

小林, 信三

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小林, 祐也

× 小林, 祐也

小林, 祐也

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土持, ゲーリー法一

× 土持, ゲーリー法一

土持, ゲーリー法一

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著者名(英) Seiichiro Aoki

× Seiichiro Aoki

en Seiichiro Aoki

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Shinzo Kobayashi

× Shinzo Kobayashi

en Shinzo Kobayashi

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Yuya Kobayashi

× Yuya Kobayashi

en Yuya Kobayashi

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GaryHoichi Tsuchimochi

× GaryHoichi Tsuchimochi

en GaryHoichi Tsuchimochi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 主体的学びを促す授業の実現に寄与する授業設計手法の明確化を目的として研究に取り組んでいる.本研究では,受講生が根拠に基づき考えをまとめた文章に,ICEモデルにおけるI(知識)からC(繋がり)やE(発展)への転移が見られることが,主体的学びの姿勢の現れの1つと捉え,ICEモデルに基づく反転授業による授業設計を行った.本稿では,2024 年度春学期と秋学期に実施した,総合大学での宇宙の基礎を学ぶ対面授業の授業設計と,転移の割合を把握して授業設計が適切だったかの判断に必要なモデルの生成のために自然言語処理学習済みモデルBERTへファインチューニングした結果を紹介する.IからCやEへの転移を促すように授業時間をグループワークや発表及び議論に充てるため,事前に知識を得る部分は事前学習とした.また,教員指定のテーマに関する考えをまとめるツールとして,我々独自の協創プラットフォームであるdigital Mandalaを用いた.いくつかのテーマに関して,受講生が事前学習,グループワーク,事後学習でdigital Mandalaへまとめた文章を,I,C,Eへ分類した文を追加学習用データとして用い,ファインチューニングした結果,約78%の精度のモデルが得られた.だが,精度がまだ十分ではないため,分類済みデータの精査,追加データの拡充や他の学習済みモデルの適用などを予定および検討している.
書誌情報 情報教育シンポジウム2025論文集

巻 2025, p. 9-15, 発行日 2025-08-12
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-08-08 05:02:57.059932
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